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早知道这状态就不来面了，感觉面评指定得写得贼难看。但又想着多面几次攒攒经验，结果全程紧张到飞起，面试官问的问题我压根抓不住重点，答完她还反复问，还好面试官人够意思，一直耐着性子引导我就问我那个 “怎么用数据驱动策略优化” 的问题，我当时是这么答的：xx 指标下滑之后，我用 SQL 扒了不同维度的 xx 数据，最后得出 x 结论，然后就落地了 x 策略。兄弟们帮我瞅瞅，这回答方向到底错没？是不是我压根就没听懂人家的问题啊？第一个问题就拉胯，后面英文环节直接大脑宕机一片空白！真的太憋屈了！明明机会摆眼前了，结果自己没本事接住 [完啦 R] 顺便问一嘴，字节面评能存多久啊？26 年暑期实习再投的话，面试官还能看到这次的面评不？

非常夸张，已经超过学校本身的意义了，和学校没啥关系，绝对是个人能力问题！！！牛的人在任何地方都牛！听说他是 2025 年毕业，进了 seed，赶上了 8 月增发那 100 万期权，算下来才有这么多。感觉在印钞厂上班一样，好夸张，已经不是羡慕了，十分震惊！第二个百万offer如下，也是字节给北邮开的200whttps://www.nowcoder.com/feed/main/detail/a8518f8e5eb9487a803f18612dd8036a?sourceSSR=users

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...