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...

一面问的真细，二面不知为啥变双机位。9.29快手主站平时怎么学习 AI 的，国内外知名大模型，实习公司都用的什么大模型，怎么评估效果的java池化思想，线程池构造方法的核心参数，线程池中阻塞队列注意事项，submit方法参数和执行逻辑，shutdown和shutdownnow，核心线程允许过期吗threadlocal底层，为什么key是弱引用，key回收了再get或者set这个value会怎样aqs，如何保证公平性java代理java堆划分，新生代还有别的晋升老年代的情况吗，什么时候触发gc，gc失败抛什么异常，如何排查oom，导出dump命令redis数据结构，哪个底层是跳表，和其他数据结构对比布隆过滤器会出现大key问题吗，你咋实现的布隆过滤器你怎么实现redis分布式锁，可重入，续期聚簇索引非聚簇索引select语句会加锁吗，怎么实现的不加锁undolog redolog binlog怎么能让select加锁，update这个范围加的什么锁，update一条呢手撕简单01背包，接雨水10.10快手主站意图识别用的哪个大模型，走到意图和rag的比例，faq是点击的吗自然语言怎么识别的gap一年干啥了，转正怎么样没跟组里提意向吗，研究生研究方向是传统算法吗，会大模型微调吗注册场景为什么用布隆过滤器，原理分布式锁底层的key怎么拼的，value里是什么redis持久化zset底层mysql索引结构，一个表三个字段有主键唯一索引和没索引的字段会有几个b+树，聚簇索引非聚簇索引存的啥无手撕

听着窗外的风声，泡上一杯热茶，我们抛开那些焦虑的“35岁门槛”和“技术迭代恐慌”，像老朋友一样聊聊“大数据开发”这条路。作为一名在这个行业摸爬滚打过几年的“过来人”，我太理解那种站在庞大的技术栈面前，既兴奋又不知所措的感觉了。Hadoop、Spark、Flink、ClickHouse、Doris……这些名字像一座座大山，还没开始爬就让人觉得腿软。但其实，大数据开发的底色，不是“大”，而是“踏实”。它是关于如何稳稳当当地把海量的数据，变成能看懂的价值。如果你想在这个领域扎根，我想分享一些不仅关乎技术，更关乎心境的建议。一、 关于入门：别急着追逐“新潮”，先学会“慢”很多人刚入门时，恨不得一周学会...