收到了携程意向书，但是还没收到正式offer

今年应届大模型算法年包一个比一个高，某书某节应届生开七八十万的好像一抓一大把，但是一看JD：有大模型预训练经验，有万卡集群调度经验，发表顶会论文对于我们这种没有大厂实习，没进强组的小卡拉米来说，基本上都是不可能满足的条件。  所以，没显卡的穷孩子真的不能靠大模型算法翻身吗？ 关于这个问题，实际上也要看“大模型”的几个具体方向（虽然都叫大模型算法or大模型应用），按照对硬件资源需求的程度从低到高排序大概是这样： Prompt工程 ≈ Agent 开发 < RAG <  LoRA等高效微调 < 全参数后训练（微调） < 预训练 这么看其实很明了了，那些对资源要求极高的JD，...

都不敢投产品，投了个运营，为什么就秒挂了呀…

X上一个博主发的看了很触动人除了要打破舒适圈去努力，还应该合理评估自己的努力是否是正确的，有价值的

在生成式AI广泛应用的企业环境中，高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而，一线员工的prompt engineering能力差异较大，分布不均，且通过一线使用人员独立维护的话，会导致最终输出结果的不可控，即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板，可以大幅提升AI应用的稳定性和效率，降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板，并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架，确保模型理解一致。其核心要素包括：角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后，通过维护字典进行后端调用，可以确保使...