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给LLM提示你可以通过简单的提示词（Prompts）获得大量结果，但结果的质量与你提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含你传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他详细信息，如上下文、输入或示例等。你可以通过这些元素来更好地指导模型，并因此获得更好的结果。看下面一个简单的示例：提示词： The sky is 输出： blue. 如果你正在使用OpenAI Playground或其他任何LLM Playground，你可以按照以下屏幕截图中的方式提示模型：需要注意的是，当使用 OpenAI 的 gpt-4 或者 gpt-3.5-turbo 等聊天模型时，你可以使用三个不同的角色来构建 ...

现在的资本真的是越来与猖狂了，真不把实习生当人啊实习不要租房吗实习不要吃饭吗实习不要花销吗实习不给工资怎么活，而且实习生要的工资不多，这不就是把实习生狠狠压榨，这哪里是割韭菜，这是拔韭菜……

自我介绍了解过什么排序算法，说一下快速排序、堆排序的思路步骤面向对象的三大特性位图是什么？它的使用场景是什么？数据库中索引用的什么结构？红黑树和B+树在插入、搜索时候的区别红黑树的节点规则都有哪些？抽奖系统中异步解耦是用于什么场景，并且是怎么做的？微服务判题系统中提到用了安全沙箱，是怎么创建的？如果是高并发的情况，那么安全沙箱是如何抵挡住高并发压力的？策略模式是什么，它在项目使用中是如何体现的？平时用 ai 都是用的哪些大模型，这些大模型都有什么区别？