大华

很多人被问到这个问题时，第一反应是：“我会把Prompt写好一点。”但如果你真的这么回答，基本就已经输了。因为在真实业务里，大模型从来都不“乖”。它会幻觉、会乱填参数，甚至在极端情况下可能触发危险操作。就比如我之前做项目，有一步是需要让大模型输出一段JSON，我设置了非常严格的提示词，要他直接输出代码而不要带任何的对话，但还是会时不时的输出一句“好的”，让我们猝不及防。话说回来，问题的关键从来不是“让模型更聪明”，而是当模型不靠谱时，你有没有一套机制兜住它。所以如果你打算包装自己为一个真正有经验的工程师，就需要把这个问题拆成一整套体系，而不是一句prompt优化。（回答思路放在了文末）我们可以...

第一次发牛客，想让兄弟们给点建议，我就想找个Java实习🙄

投boss已经投麻了，好多都是已读不回，找不到啥约面的机会，想求问一下各位大佬现在是继续找日常好，还是冲暑期好，找暑期我怕要求太高过不了面两个项目都是我问ai写的，求问大佬们还有啥需要改进的地方吗

1、自我介绍2、项目介绍3、离线数据处理咋做的离线数据处理我一般会按“采集、清洗、标准化、切分、标注、校验、入库”这条链路来做。先把多来源数据接进来，比如文档、表格、对话日志、接口结果、历史工单，然后做编码统一、去重、去噪、脏字段修复和无效样本过滤。对于文本类数据，还要做特殊符号清理、HTML 去标签、分段切分、敏感信息脱敏和元信息补全。如果是训练数据，还会进一步做 schema 对齐，比如统一成 instruction / input / output，或者统一成多轮消息格式 messages=[{role, content}]。如果是 RAG 知识数据，就会做 chunk 切分、标题挂载、...