在生成式AI广泛应用的企业环境中，高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而，一线员工的prompt engineering能力差异较大，分布不均，且通过一线使用人员独立维护的话，会导致最终输出结果的不可控，即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板，可以大幅提升AI应用的稳定性和效率，降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板，并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架，确保模型理解一致。其核心要素包括：角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后，通过维护字典进行后端调用，可以确保使...

年前投递了一波0面，收拾收拾过年了。之前的实习其实很边缘很边缘，基本没有可以写的产出，全是代码里自己扒出来的一些小点然后拓这两天重新整理了一下简历，把这个学期接的一个外包项目整理了出来，自己设计的也是比较烂，描述有些包装的成分。开学大三下了不打算在学校呆了，base长沙的牛友们有什么建议吗，还是说劝我全国海投。八股忘差不多了，年后到现在只复习了一半，打算下周再开始投。鼠鼠其实没意淫大厂了，想着找个双休的中小厂躺平就好了。

没有实习没有项目经历，还有弥补的方法了吗

今年应届大模型算法年包一个比一个高，某书某节应届生开七八十万的好像一抓一大把，但是一看JD：有大模型预训练经验，有万卡集群调度经验，发表顶会论文对于我们这种没有大厂实习，没进强组的小卡拉米来说，基本上都是不可能满足的条件。  所以，没显卡的穷孩子真的不能靠大模型算法翻身吗？ 关于这个问题，实际上也要看“大模型”的几个具体方向（虽然都叫大模型算法or大模型应用），按照对硬件资源需求的程度从低到高排序大概是这样： Prompt工程 ≈ Agent 开发 < RAG <  LoRA等高效微调 < 全参数后训练（微调） < 预训练 这么看其实很明了了，那些对资源要求极高的JD，...