腾讯内推哈

大模型面经（一）：Prompt + RAG + 微调技术解析 Prompt 工程的核心技术 Prompt 设计是大模型应用的基础，直接影响模型输出的质量和准确性。有效的 Prompt 应当清晰、具体，并包含足够的上下文信息。   明确任务目标：Prompt 需直接指明任务类型，例如分类、生成或问答。模糊的指令可能导致模型输出偏离预期。 任务：生成一段关于深度学习的科普文本，字数限制在200字以内。    结构化输入：通过示例（Few-shot Learning）引导模型理解需求。提供输入-输出对能显著提升模型表现。 输入：“解释神经网络的反向传播。” 输出：“反向传播通过计算损失函数的梯度，逐...

作为一名摸爬滚打了八年的Java开发者，经历了无数次面试与被面试，我观察到一个令人费解的现象：有时面试官问得越深入、越细致，仿佛对你的技术了如指掌，最终却石沉大海，再无回音。 这背后并非偶然，而是不同规模公司对人才需求的底层逻辑差异所致。结合我的亲身经历和思考，我认为核心在于：大厂赌的是你的“潜力”，而中小厂要的是你“立刻能干活”。🧠 大厂视角：深挖是为了验证潜力与深度思考能力在大厂的面试经历中（无论是作为候选人还是面试官），我深刻体会到他们对“问得深”有着不同的目标：“剥洋葱式”提问不是为了刁难，而是考察思维深度： 当面试官不断追问“这个方案为什么最优？”、“如果并发量再增加十倍，瓶颈在哪...