1、自我介绍我主要做的是大模型应用和 AI Agent 相关开发，平时接触比较多的是 Prompt 工程、RAG、工具调用、工作流编排、上下文管理、模型评测和服务化落地。技术栈以 Python 为主，也做过接口开发、异步并发、日志监控和效果优化这类工程工作。相比只关注模型本身，我更关注模型放到真实系统里之后，怎么把效果、稳定性、延迟和成本一起做好。2、提示词模板是怎么构建的提示词模板本质上是在给模型定义任务协议，而不是简单写一段说明。一般会包含角色设定、任务目标、输入数据、约束条件、输出格式和示例。比如让模型做工具调用时，提示词里通常会明确：你是什么角色你要解决什么问题什么情况下需要调用工具工...

boss打招呼了快500，简历投了40多份，结果到现在就只有一个外包和一个几十人小厂约面，大部分都是已读不回，或者要了简历就没下文了。不知道是我的简历写的有问题还是打招呼的方式不对，又或者学历的问题，真不知道该咋办了 …………

很多人被问到这个问题时，第一反应是：“因为大模型本质上是概率模型。”这句话不能说错，因为在别的题目场景下，这句话可以作为引用证明试用，但在这个问题下肯定远远不够。面试官往往会继续追问一句：“概率模型怎么了？概率模型就一定会编吗？”如果你答不上来，那这一题基本就丢分了。1：模型从一开始就不是为了“说真话”大模型的训练目标其实很简单：预测下一个最可能的Token。但关键在于，这个目标和“说真话”并不是一回事。在训练过程中，模型从来没有被明确区分过“这句话是真的”还是“这句话是编的”。它学到的只是：在某种上下文下，什么词最有可能出现。因此，它掌握的是语言的统计规律，而不是对世界的真实建模。这就带来一...