大模型算法offer选择

自我介绍为什么选择测试开发，对于岗位的理解和未来发展方向实习经历具体介绍开发的工具有部署在客户端或者产品上么，或者有开发过相应的 SDK 么有参加过 HiveSQL 或者公共工具的部署么个人博客中的主要内容有哪些有在 AI 方面有相关的研究方向么对于 AI 的应用有什么认识么，AI 对于测试业务有什么帮助么有过实际应用的经验么数据有校验么反问环节：部门情况：研发保障部，软件测试技术科，定位和运动健康业务面试建议：Python 开发相关能力，前端，客户端，云服务AI 应用及理解

说的就是我 刷到30W以下offer：嗯，正常水平刷到30-40W offer：ber,这么多刷到40-50W offer：眼睛刺痛刷到50W以上offer：划走划走为什么：我每天996，他拿50W我拿15W？

27毕业的末9硕（本科双非），研一基本上就上课和玩了（引以为戒，不要学我），研二上基本上在想办法水论文（也没水出来，天天深度学习拼模块，结果不如baseline）现在是啥也没学，啥也不会，本来想学java那一套的，今天看了一天感觉按我的进度学完再找暑期实习已经来不及了，又有同学推荐去学大模型应用开发，但又不知道具体的技术路线和要学什么，而且听说学这个只能进中大厂，进不去等于白学，有没有大佬指点一二的，万分感谢😭😭😭

在生成式AI广泛应用的企业环境中，高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而，一线员工的prompt engineering能力差异较大，分布不均，且通过一线使用人员独立维护的话，会导致最终输出结果的不可控，即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板，可以大幅提升AI应用的稳定性和效率，降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板，并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架，确保模型理解一致。其核心要素包括：角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后，通过维护字典进行后端调用，可以确保使...