华子GTS base长沙有开奖的吗

秋招春招下来，别的没攒下，倒是解锁了不少离谱的面试场所。作为常年线上面试的应届生，为了找个安静地儿也是绞尽脑汁，从宿舍到厕所，每一处都藏着说多了都是泪的经历，来看看有没有你的同款一、 宿舍：看似最优解，实则“渡劫场”要说最常尝试的面试地，宿舍必须排第一——不用奔波、设备齐全，看似完美。但懂的都懂，宿舍的干扰项从来不会缺席。要么是室友正开黑打游戏，键盘敲击声、呐喊欢呼声此起彼伏，面试时我一边假装淡定回答问题，一边在桌下疯狂踢室友的椅子示意静音；要么是有人一觉睡到大中午，我得轻手轻脚开电脑、连耳机，生怕翻个简历都能吵醒对方。更尴尬的是有次面技术岗，面试官让我共享屏幕写代码，结果室友突然外放短视频，...

有一次我提前十分钟就到公司了，然后去上了个厕所，回来的时候就被mt叫过去了，问我为什么这么晚才来。我解释说我去上厕所了，然后他跟我说有人举报我总是晚来。我就把我的打卡记录给他看，就没说什么了。平时身边的同事都是客客气气的，也不知道谁举报的，群众里面有坏人呀

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...