2022-7：误入携程成了数据开发；2022-9：C++学的头疼，开始考虑重新审视自己，是否是个合格的码农；2022-12：摆烂，抗拒coding，力扣反胃；2023-2：转入产品路线，海投开始，被各种嫌弃；2023-3：“第一个”像样的offer，XX金融，后因入职不够迅速被毁；2023-4：至暗之时被XX车企打捞，二面后火速入职；2023-7：压抑的工作环境，不饱和且低质的工作，促使我再次进入海投期；2023-8：相比于四月份的窘迫，此刻的我游刃有余，多个offer中最后来了北京的一家大厂；2024-1：Nice的氛围，耐心的mentor让我飞速成长，得到了组长的转正许诺；2024-3：暑期实习开始，慎重考虑后还是决定投几家试试水，就当提前适应秋招——蚂蚁，字节，阿里，腾讯。2024-4：蚂蚁二面挂，字节简历挂，腾讯面了快10场挂，阿里投了三四个事业群，被一家打捞起来。今天，成功OC了阿里，幸运女神眷顾，在我溺死在这个春天的前一刻，拉了我一把。

LLM 大模型学习必知必会系列(二)：提示词工程-Prompt Engineering 以及实战闯关 prompt（提示词）是我们和 LLM 互动最常用的方式，我们提供给 LLM 的 Prompt 作为模型的输入，并希望 LLM 反馈我们期待的结果。 虽然 LLM 的功能非常强大，但 LLM 对提示词（prompt）也非常敏感。这使得提示词工程成为一项需要培养的重要技能。 推荐使用环境：通义千问 - 72B - 对话 - Demo · 创空间 (modelscope.cn) LLM 的超参配置 LLM 提供了一些参数可以影响输出结果的创造力和确定性。 在每个步骤中，LLM 会生成一个最有...

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