1.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？这个问题本质上不是“删哪条、留哪条”，而是做记忆的版本管理。实际处理时一般会同时看三个维度：时间、来源、置信度。时间上通常新信息优先，但前提是它来自更可信的输入；来源上，用户当前轮明确表达、工具查询结果、系统写入，优先级通常高于模型从历史里自己总结出来的内容；置信度上，如果只是一次低置信抽取，不会直接覆盖长期稳定画像。工程上我会把记忆拆成两层，一层是 event log，完整保留用户每次表达过什么；另一层是 materialized profile，也就是给模型使用的当前画像。冲突发生时，不是直接物理覆盖，而是先记事件，再按规则刷新画像。...

  史上最尬，没有之一😂 我是社招。

大二小登简历求拷打

2026年03月24日 虾皮二面-数据平台全程50分钟。上来先聊了几分钟个人情况，为什么做后端，有没有学过大数据课程什么的。中间主要问问实习项目做的情况。做了什么，怎么做的，遇到的难题及解决，项目规模，所在部门。最后给个题，（提供了一段日志处理代码题）请计算字符串例子里面 HTTP 状态码是 200 的百分比。也不难。简单反问。春招第6面，就结束了。这次可能参考价值一般，没有八股，项目也没有问比较深入的问题，手撕的话也就纯字符串切片统计的模拟。这个面试官比较和蔼，没有什么拷打。部门具体名称不记得了，只知道是做什么集团内部数据平台的。更新：已挂。意料之中吧，问题不大。一面能过就很奇怪，本来在一面...