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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...

27届双非鼠鼠，想找中大厂寒假实习，用这个简历投有机会吗

俩实习生全是槽点，还一个个摸鱼摸到飞起，现在就问：这俩到底咋选？怎么带？实习生 A：一点就透，还能活跃组内气氛，妥妥的机灵鬼。但架不住爱忘事、左耳进右耳出，交上来的活儿也就刚够及格线，摸鱼倒是比谁都积极。实习生 B：做事踏实能落地，进度反馈贼及时，让人省心不少。可悟性是真差，一点小事得反复确认八百遍，巨费时间，摸鱼这事儿也没少干。一个机灵是机灵，就是太不省心；一个稳当归稳当，带起来太费劲。换你你选哪个？这俩到底该咋带啊？

题干解析 剥离题设背景即：给出一个图的邻接矩阵，求这个图有多少个联通分量 算法思路 本题是有关并查集的典型应用。同时我们注意到，我们在构建图时，任意增添一条从一个联通分量去往另一个联通分量的边都会导致两个联通分量合并为一个，因此总联通分量减少一个，初始无边的图联通分量为点的个数。同时并查集数据结构又十分便于我们进行是否在同一个联通分量的判断。 实现代码 class L547 { class UnionFind { vector<int> parent; public: explicit UnionFind(const int n) : parent(n) { for (int i ...