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...

鼠鼠我呀，究竟是怎样的结果，才配得上这一路的颠沛流离啊啊啊，原来是字节呀。从此化身节孝子，我的心只为你跳动

牛爷爷们，不玻璃心，求锐评

lerp（线性插值）是游戏开发中最核心、最优雅的运动与过渡工具之一。它解决了“如何让一个值平滑地过渡到目标值”这一高频需求。在Cocos Creator中，它通常指 Vec3.lerp、Quat.slerp（球面插值）等方法。📊 核心概念：什么是Lerp？lerp 是 Linear intERPolation 的缩写。它的数学形式很简单： 结果 = 起始值 + (目标值 - 起始值) * 插值系数(t) 其中 t 是一个介于 0 到 1 之间的参数。当 t = 0 时，结果 = 起始值。当 t = 1 时，结果 = 目标值。当 t = 0.5 时，结果 = 起始值和目标值的中间点。简单说，l...