// 倒序遍历：从最后一天开始缓存右侧高温信息（易错点1：必须倒序）
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一个 2.7 亿的模型可能会产生虚假的参数值。如果没有约束，请求“把它变成红色”可能会生成 {“color”: “crimson”} 或 {“color”: “rouge”}。枚举类型强制模型仅从有效值中选择，从而确保函数调用的可靠性。
其次，大模型的记忆能力有缺陷：大模型在训练时“记住”了大量知识，但训练完成后并不会在使用中持续学习、“记住“新知识；每次推理时，它只能依赖有限长度的上下文窗口来“记住”当前任务的信息（不同模型有不同上限，超过窗口的内容就会被遗忘），而无法像人一样自然地维持稳定、长期的个体记忆。但在真实业务中，我们需要机器智能有强大的记忆能力，比如一个AI老师，需要持续记住学生的学习历史、薄弱环节和偏好，才能在后续的讲解与练习中真正做到“因人施教”。