FEMentor(二):上下文压缩与长期记忆
较早回答不能无限塞进 Prompt,也不能直接丢弃。FEMentor 将当前会话上下文和跨场次记忆拆成了两套生命周期。
吾有一园,记工程实践与未竟之思。启之。 技术档案已展开。
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各择一篇,见智能、工程与判断。 代表作已置。
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三轮小规模测试都显示并行版本更快,但不同配置、极小样本和错误的显著性论证,让结论远没有原报告写得那么确定。
计其年月、文章、专题与题解。 积累已有据可查。
积累
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知识图谱从 266 个碎片化节点开始,经历手工同义词、全量骨架和数据驱动三种方案后,才找到结构与真实数据之间的边界。
面经问题被结构化、向量化并接入追问后,我又把通用证据检索移出面试主链路,同时保留题库内的追问复用。
统一状态只能解决运行时协作,刷新恢复、媒体加载和 localStorage 不可用等问题,还需要分别设计缓存边界。
模拟面试的关键不是生成更多问题,而是让每一道追问都有触发原因、来源和可回溯的上下文。