@hanawa 生日快乐

@kaixinguo 你通过pip统一管理就行，这个才是标准的使用方式，一般还分安装在系统下和安装在用户下两种，你说的这个实际上是第三种，使用虚拟环境，venv，venv是为了解决pypy上开发者更不不稳定，还有各种操作系统的支持兼容问题的替代方案，你把venv当成docker就好理解了，所以pycharm会为你自动建立venv环境

md，今天找了份远程兼职，月薪8k的兼职，逆天的面试难度
笔试大部分是理论题，不是问你Goroutine的实现原理，就是问你slice是怎么管理底层数组的，还要具体解释mysql底层是如何实现的ACID
我写了快两个小时
结果工作就是做外包给SDK方对接广告商

@kaixinguo 他们在被攻击，然后他们在删库，还有手动加了仓库屏蔽，反正就是一边被打，一边维护，一边重启服务，一边删库跑路……所以状态很混乱

@luna 我找日本做黄油的朋友考证过，黄金餐，或者金粒餐，是真的……

今天和加拿大那边做黄油的朋友聊天，他跟我说日本有一种饭团，是美少女用腋下帮你按出来的，用汗水带来咸味……我觉得听着很像屌丝意淫的都市传说，就去问了日本的做黄油的朋友，他跟我说日本真的有，请我不要嫌弃这个国家……

@luna 我们去年玩的更复杂一点，除了基础的提示词链条和内容总结，我们还搞了套向量数据库和意图识别，又建表立档案，套了一点goap的思路，提取内容改变决策要用到世界状态，又反过来用这个辅助决策，chatgpt这才哪到哪，md

chatgpt有这样的瓶颈，我们知道，模型本身是没有记忆的，你输入一条文本，它根据这个文本，吐出来一条新的，仅此而已，为了维持会话上下文，就需要将前文全部输入进去，这就导致了两个问题，一个是对tokens的巨大消耗，对openai来说就是服务器成本更高了，第二个是，上下文太长，导致tokens被稀释，比如你聊了半天，模型突然开始回你一开始的问题而不理你最新的消息了，通常的做法是写提示词，但是效果不是特别好，为了解决这个问题，就有了记忆库， 记忆库就是让ai把聊天内容，抽象总结，减少每次要处理的文本量，我去年就写过了，md山姆奥特曼要不给我磕一个

@luna 生病了，死亡治不了病，你可以在家里放个翠叶鼠啥的，它会做药，记得再放个制药台……还有改善一下帕鲁的生活环境