闻泰内推！！！

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。...

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

先搞懂：为什么需要位置编码？Transformer 模型本身是 位置无关 的！它不知道哪个词在前，哪个词在后。比如 "我喜欢吃苹果" 和 "苹果喜欢吃我" Transformer 会认为这两个句子的结构完全一样，因为它只关心词与词之间的关系，不关心顺序。但实际上这两个句子的意思完全不同！所以需要 位置编码 来告诉模型每个词的位置信息传统位置编码问题方案1：学习型位置编码，初始化一个位置向量，全程全靠train给每个位置随机初始化一个向量让模型自己学习每个位置应该是什么样的❌ 缺点：只能处理训练时见过的长度，遇到更长的句子就傻眼了方案2：正弦位置编码用三角...