如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，您会注意到提示词是由一些要素组成的。提示词可以包含以下任意要素：指令：想要模型执行的特定任务或指令。上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。输入数据：用户输入的内容或问题。输出指示：指定输出的类型或格式。为了更好地演示提示词要素，下面是一个简单的提示，旨在完成文本分类任务：提示词 请将文本分为中性、否定或肯定。 文本：我觉得食物还可以。 情绪： 在上面的提示示例中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分，使用的输出指示是“情绪：”。请注意，此基本示例不使用上下文，但也可以作为提示的一部分提供。...

给了面的也不到十家，但基本都八股不咋会+口头表达能力很差，有点社恐，面一个挂一个。很急着找实习，不知道从何下手。。。

年前找工作这个简历可以吗，大佬们可以给点建议吗🌹🌹🌹

在可见的未来，AI 不会完全“取代”你的工作，但它会极大地“重塑”你的工作方式。1. 哪些部分会被 AI “吃掉”？凡是高重复性、逻辑单一的低熵值工作，正在迅速被 AI 蚕食。基础代码编写 ，比如写一个标准的 DataLoader，搭建一个基础的 ResNet/UNet 框架，或者写一段数据预处理脚本。这些工作以前可能要花你半天，现在 AI 几秒钟就能生成。你以前可能需要花几小时通读一篇论文才能抓住核心，现在 AI 可以帮你快速提炼摘要、解释公式含义。常见的环境配置错误、维度不匹配（Shape mismatch）等问题，AI 几乎能秒解。这部分工作本质上只是信息的搬运与初级加工，AI 确实做得...