闻者伤心见者落泪

前言最近总结了一份深圳广和通（Fibocom）嵌入式软件工程师的一面面经，整个面试时长约40分钟。广和通作为国内领先的无线通信模组供应商，在物联网、车联网、智能终端等领域有着广泛的应用，其产品涵盖 4G、5G、NB-IoT 等多种通信制式。因此，公司对嵌入式工程师的要求不仅限于基础的单片机开发，更看重候选人在 RTOS、通信协议、底层驱动等方面的实战经验。这次面试主要由一位技术主管进行，整体氛围比较轻松，面试官会根据简历上的项目经历进行深入提问，同时穿插一些嵌入式领域的经典问题。面试内容主要分为三个部分：项目经历介绍（约10分钟）、技术基础考察（约25分钟）、反向提问环节（约5分钟）。值得注意...

1.腾讯总包100w，未来还会送港股腾讯股票，具体多少不清楚。2.字节算法ssp，80w+，大佬云集，还有签字费。3.微软自然语言处理，120w+，居家办公，上四休三，签字费+安家费。4.pdd核心部门，总包70w+，发展前景大，干一年提级。5.楼下小区保安月薪2800+，包吃包住，三险一金。6.缅北核心业务，年包200w+，工作轻松，需要口才好。好纠结，不知道选哪个，求大家给点意见，最好带上理由……

9硕算法，31k。top2硕，小鹏真是招笑了哈哈哈哈哈哈，可能不到我最高offer的1/2？

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...