靠一张嘴

在抖音上认识了一位姐姐，我们聊了大半年，一直聊的都很好，突然她提出要见一面，我犹豫了，我说我没有什么钱也不帅，她说她不介意，只做普通朋友，于是我答应了也要了她的照片，普普通通的一个人，看起来不讨厌，她离我的城市不远，我们约在奶茶店见面，没有选择在商场，怕遇到熟悉的人，我先到的，因为她要开车大几个小时，等待时看着照片以为会是“翻车现场”，因为手机都有美颜功能，但是当她走出那辆奔驰车时我一眼就认出他了，她本人比手机上好看多了，也是我特欣赏的类型，她也认出我了，我不知道 该说什么就站在那里，为了打破尴尬，她提议抱一下吧，我说好，但是他很有礼貌的摸了摸我的头喊了我的名字，我一下子脸就红了，心砰砰的直跳...

给不懂的朋友说一下，实习转正一般是实习几个月，然后在毕业前就开始转正答辩流程，在毕业前就能知道是否转正，毕竟得知自己不能转正之后，还能够参加春招，而如果毕业之后才开始转正答辩，那么万一在你毕业之后转正不通过，那就直接寄了，直接错过春招，相当于直接全部押注在实习转正上面了，不过楼主说话也有点问题，应届身份一般保留两年

平时跟组长打打闹闹的，以为他把我当自己人，直到我伸手去拿魔芋爽，组长说外包不能吃零食

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...