给自己一个"新身份"

一、互联网简历泡池子：美团、京东、蚂蚁简历挂：字节、阿里、快手、拼多多一面挂：腾讯收到offer: 智源人工智能研究院、小红书二、硬件厂一面挂：寒武纪、momenta、地平线三、总结原本计划提前离职待出租房全力找工作，但提离职时mentor和我说，可以在公司边待边找，公司里的任务不急，可以抽出一半时间准备面试，且公司里的电话亭也可以用来面试，所以我也就欣然同意了。没想到在这样的条件下，都感觉找工作页贼焦虑，有点不敢想全职找得焦虑成啥样。小红书二面后也经历了“暂不合适”，好在最后被捞起来了，然后五一前收到了书面offer，最后也是决定去这儿。离职的时候还和大家说了说投递情况，他们觉得我投递的方向...

昨天晚上妈妈突然告诉我，一个在科大毕业每几年的亲戚去世了，才三十不到。突然间我躺在床上，感觉自己对未来的焦虑、烦恼，似乎在生命之重面前成了一片微不足道的叶。昨天我的女朋友送了我一个噜噜的玩偶，我把它放在床上陪着我睡觉。我突然想到，如果有一天我生了一场大病，躺在床上，无法健身，无法学习，无法和我爱的人一起散步，吃饭，做最平常的事情，这有多么可怕啊？我们现在活着，爱着，在努力地往前走，这就是最伟大的财富了。

第 53 题：上下文压缩（Context Compression）在长文本场景的应用 题目 解释上下文压缩（Context Compression）技术在长文本场景的应用。 一、为什么需要上下文压缩？ 长文档、多轮对话或大量检索结果会占满 context 窗口，导致：超出模型长度限制、重点信息被挤到边缘、成本与延迟上升。上下文压缩 指在保留关键信息的前提下缩短或摘要送入模型的文本，使更多内容“塞得进”且关键信息不丢。 二、常见做法  摘要：对长段做摘要（用模型或抽取式摘要），只把摘要放入 prompt；适合“只要大意”的问答与检索后阅读。 选择性保留：按相关性或重要性筛选句子/段落（如用检索分...