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哈哈哈,你是老六
02-12 23:37
门头沟学院 大数据开发工程师
发布于安徽
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一般5月就要开始投了
#暑期实习什么时候投?#
现在各个公司招实习生都招的比较多也快,都希望早点找到合适的人,所以我建议就是早点投呢,一般5月开始投是一个比较好的时间,能多投简历,面试估计也多一点
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02-07 13:43
中国传媒大学 数据分析师
ai幻觉踩坑和避坑
作为刚毕业的运营,日常用AI做内容、写脚本、处理数据时,被幻觉问题坑过好多次——凭空编数据、造来源、逻辑自相矛盾,返工超磨人。试了不少方法,终于摸出些能有效减少幻觉的实操技巧,分享给同频的小伙伴,亲测有用不鸡肋~✅ 注入精准指令+限定规则,从源头定框架不会只说“写一篇XX文案”,而是明确加“所有信息需有依据,禁止编造数据/来源”“仅基于已知信息作答,未知内容标注‘无相关信息’”,甚至限定格式和核心要点,让AI没有瞎发挥的空间。✅ 注入具体参考资料,让AI有据可依不管是做行业分析还是写产品文案,都会把官方数据、品牌资料、权威报告等粘贴给AI,标注“基于以下资料创作,严格贴合内容,不额外延伸”,尤其涉及数据、专业术语时,参考资料越具体,幻觉概率越低。✅ 注入清晰的约束条件,圈定作答范围比如写运营方案时,会明确“仅围绕XX平台、XX用户群体展开,不涉及其他平台/群体”;查行业信息时,限定“仅参考2025-2026年最新数据,不使用过期信息”,避免AI跨范围脑补。✅ 注入分步提问的逻辑,拆解复杂需求不会让AI一步完成复杂任务,而是拆分步骤:先让它梳理核心信息,再让它基于梳理结果做分析,最后再生成方案,每一步都基于上一步的结果约束,既减少幻觉,也能让输出更贴合需求。✅ 注入反向验证指令,让AI自查自纠完成生成后,会追加一句“核对以上内容是否有编造/矛盾/无依据的信息,逐一标注并修正”,相当于让AI先自查一遍,再人工复核,双重把关能筛掉大部分低级幻觉。其实AI的幻觉,大多是因为指令模糊、无参考依据、需求太复杂导致的。与其事后返工,不如事前把“规矩”立好,给AI注入清晰的指令、靠谱的参考、明确的约束,让它只能在设定的框架内作答。当然,最后一步永远是人工复核,尤其是涉及数据、专业内容、正式文案时,AI再靠谱,也抵不过自己逐字核对一遍,这才是杜绝幻觉的最后一道防线。
为了减少AI幻觉,你注入...
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02-13 09:51
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