深信服南京C++工作强度

一月从大概1.15完成最后一份主要的开发任务之后，大部分时间都在摸鱼，然后可能运维一下负责的项目的线上问题,期间，狄仁杰四部全看完了，我只能说yyds,确实好看，非常精彩，然后就是罚罪二，个人评价是没有罚罪一那么好看，加上12月份的一点时间，也把之前没看完的老九门看完了，还行吧，总而言之，一月份对于我来说，比较轻松加愉快吧

仅作记录！！！写在开头，字节的暑期实习不好多说，组里10月底才安排答辩，挂了之后才知道，实习生答辩前，就基本把名额全发给秋招的了，实习一定要看清情况！！！应该早点跑路去秋招的。因为实习+学校的活耽误，秋招投的非常晚，导致很多公司不给面试机会，自我感觉和岗位很对口，投了就挂😅投了n+，大概三分之一给了面试机会，面试小部分倒在了一面和二面，剩下的基本是排序挂+投的很晚，hr面完后一直没消息最后拿了4家，北京某家互联网直接开了45k＊16的薪资，基本是确定签了最后的最后，把转正失败，同事安慰的话送给大家，树挪死，人挪活，当下没能办到的事，拉长时间来看真的就是很小一件事了！

打算全力参加春招了，简历也跟着目前的实习开始逐步更新，有没有佬帮看一下简历还需要怎么改。在现在的公司做了两个项目也收获了很多，产出偷了一点也了解些。

简介为了提高大语言模型的性能使其更可靠，一个重要的提示工程技术是将任务分解为许多子任务。 确定子任务后，将子任务的提示词提供给语言模型，得到的结果作为新的提示词的一部分。 这就是所谓的链式提示（prompt chaining），一个任务被分解为多个子任务，根据子任务创建一系列提示操作。链式提示可以完成很复杂的任务。LLM 可能无法仅用一个非常详细的提示完成这些任务。在链式提示中，提示链对生成的回应执行转换或其他处理，直到达到期望结果。除了提高性能，链式提示还有助于提高 LLM 应用的透明度，增加控制性和可靠性。这意味着您可以更容易地定位模型中的问题，分析并改进需要提高的不同阶段的性能。链式提示...