star法则如何拆解项目经历 ⬆️接上篇 A（行动） 1. 针对本校180+名学生开展问卷与深度访谈，梳理出信息不对称、交易安全、售后纠纷三大核心痛点； 2. 分析竞品（闲鱼、校内同类小程序）短板，明确产品定位：轻量化、强信任、高便捷的校园封闭场景二手平台； 3. 搭建产品核心模块：身份认证、商品发布、智能分类、线下自提、信用评价、交易担保六大功能体系； 4. 输出产品需求文档（PRD）、功能流程图、高保真原型，明确交互逻辑与业务规则 5. 制定冷启动策略：以毕业季书籍、电子产品为核心品类，依托校园社群低成本获客 R（结果） 完成全流程产品方案，覆盖20+核心页面、50+功能点，逻辑可直接落地...

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

目前大三，投了百家公司，约面很少。请问是简历哪里有问题吗

很多人被问到这个问题时，第一反应是：“因为大模型本质上是概率模型。”这句话不能说错，因为在别的题目场景下，这句话可以作为引用证明试用，但在这个问题下肯定远远不够。面试官往往会继续追问一句：“概率模型怎么了？概率模型就一定会编吗？”如果你答不上来，那这一题基本就丢分了。1：模型从一开始就不是为了“说真话”大模型的训练目标其实很简单：预测下一个最可能的Token。但关键在于，这个目标和“说真话”并不是一回事。在训练过程中，模型从来没有被明确区分过“这句话是真的”还是“这句话是编的”。它学到的只是：在某种上下文下，什么词最有可能出现。因此，它掌握的是语言的统计规律，而不是对世界的真实建模。这就带来一...