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JoelChan
2024-02-27 16:56
重庆邮电大学 前端工程师
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01-23 14:33
北京大学 Java
学会“原子化”Prompt
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...
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2025-12-16 22:45
已编辑
电子科技大学 活动运营
求拷打 现大二 有问题吗
Rain_Codin...:
简历感觉有点乱了
而且一股AI味,AI简历的一个特点就是废话很多,一个点能分成四个点来讲,可以仔细优化一下。 btw,手机看简历不好看出来,可以把电脑上的简历截图放出来。
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01-04 17:06
冀中职业学院 人工智能
人工智能
身为一个大专生 对于ai方面特别感兴趣 但专业根本毫不相干 就只能用于课余时间学习相关知识 也自己动手做了一些小项目 配图是自己刚做好的简历 不知道能不能入这一行
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01-21 17:26
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
一个故事看懂LLM/Agent/Skills/Prompt/MCP 之间的关系
我们把 AI 当做一个人:大脑(LLM)负责想与写;执行逻辑(Agent)负责推进到交付;经验手册(Skills)提供目录化的可复用 Prompt 与标准流程;工具接口(MCP)把外部能力接进来完成执。A2UI 负责把 Agent 的意图变成可交互界面,并把用户操作回传给 Agent。LLM 是这人的大脑:负责理解你在说什么、推理怎么做、把答案表达出来。但光有大脑不等于能把事办成。Agent 可以比作一个人做事的思考逻辑 + 执行逻辑:拿到目标后先梳理逻辑、拆步骤、设检查点,决定先做什么、后做什么,并在关键节点停下来确认,确保事情按流程推进到交付。Skills 是他随身带的一本经验手册:里面是...
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