三本 offer一堆

offer一堆都是乱七八糟的岗位没有很想去咋办
#华为# 阿里巴巴 ##字节跳动# 美团#

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昨天 17:48

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门头沟学院 Java

实习 Offer (SSP) 和考研上岸，我选了后者，现在有点后悔…

实习 Offer (SSP) 和 考研上岸，我选了后者，现在有点后悔…说出来不怕大家笑话，当年为了考研，我可是亲手拒了一个大家眼里的“神仙 Offer”（虽说有点吹牛的成分，但那时候确实膨胀，觉得学历到位了 offer 随便拿）。结果现在一看行情……好家伙，心态直接崩了。现在的 Java 后端简直就是“诸神黄昏”，投个简历石沉大海是常事。以前觉得只要会 SpringBoot 就能乱杀，现在连面试机会都难求。说不后悔是假的，有时候真想穿越回去给自己俩耳光。但这世上没后悔药，只能硬着头皮上了。简历贴在下面了，真心求各位大佬指条明路：大家帮忙看看，我这个**“Java 后端 + AI Agent”*...

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02-06 15:53

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快手_MLOps(实习员工)

写给工程同学的大模型初体验

背景概述：为什么要写这个呢？虽然现在大模型很火，但对于我们工程同学来说，把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化，这个 agent 是一个复杂的商业助手，并不是说技术很难，但要分析的广告业务很复杂，有上千个指标，好几种场景，prompt非常长，如果输出的效果不好，是没有人愿意用的。用了很多优化手段，比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说，他和算法那边的同学交流，说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面，这样就可以利用模型的 ...

八股战士0offer：虽然但是，你想表达的应该是学习如何agent工程里的提示词工程，而不是训练或者微调模型，这基本上是两个不同的方向。我认为学习agent主要就两个东西：提示词工程和上下文工程。像你说的prompt caching这种优化怎么能想到，建议多读大模型供应商尤其是anthropic的博客，anthropic大概一年前就有很详细的博客讲最佳实践和实现了