小米春招开始啦

经验就一条：Prompt 一定要拆开，任务一定要变简单。在面对小模型时，它们能力有限，如果把一堆要求（比如整篇文章+要求）塞进一个 Prompt，可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全，就是逻辑硬伤，或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”，每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”，我通常拆成三步：第一步：只让模型识别文章的主语。第二步：根据主语去编问题。第三步：再针对问题生成答案。每步只干一件事，模型想出错都难。再比如做长文本的“分块（Chunk）”处理：不要让模型重写全文，除非你的token值够用，而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号，让模型只输出：“标题...

项目做了苍穹外卖和黑马点评，感觉外卖太简单了没往简历上写。消息队列也没学，力扣刷了hot100题，不熟练。目标找个中小厂，向各位请教，这种情况能找到嘛？

作为一个双非大数据专业的大四学生，自己在大三选择择业方向时，毫不犹豫的选择了数据分析作为自己一开始的求职方向，那么作为花费很多精力学习数分，找过多段数据实习，且经历了一整个秋招的可怜大学生，关于数分的态度又是怎样呢？首先我想先根据自己的过往经验来给数分下一个定义，目前的数分岗主要有两种情况，一种是非常纯粹的数分，涉及AB测试，数据埋点，机器学习相关内容的，这一部分岗位对技术和学历的要求极强；而另一部分岗位则是偏向业务侧，相较于数分，可能更偏向数据策略运营，这一类岗位在部分公司也会直接写成运营岗。相信每一个对数分有兴趣的同学，或多或少都在网上看到过，纯粹的数分岗是非常吃学历的，这一点我深有体会，...