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...

9硕后端，35k*18。实习转正，组内做基础架构的，电话沟通开了个劝退价

佬们，这个一般都问些什么，第一次面试没啥经验

大厂工资倒挂已经不新鲜了。老员工辛辛苦苦干了两三年，应届生工资比他工资还高一截。这话听着很扎心，但确实反映了一个现实：AI时代正在重构「经验」的价值。以前的工作是线性积累模式：新人犯错 → 老人指导 → 积累经验 → 成为专家 → 经验溢价 这个模型里，时间=经验=竞争力。一个10年经验的财务，处理复杂账目比新人快10倍，这就是壁垒。 AI时代的颠覆但现在AI把这个逻辑打破了：知识获取成本归零 以前学Java要报培训班、看厚书、跟着大佬写代码。现在问GPT就行，它能给你定制化的学习路径，还能实时答疑。新人三个月达到的水平，可能以前要两年。前段时间没上过大学的小哥通过AI工具自学进入了顶级AI公...