许继

第一部分：Prompt 工程 一、调优哲学（五条优先级原则） 在动手改任何 prompt 之前，先用这五条原则做方向判断： 聚焦优先于全面。 先保证主任务稳定完成，再补充细节。一个能把核心事情做对的 prompt，比一个面面俱到但哪个都不太稳的 prompt 有价值得多。 场景优先于通用。 不同场景的必要字段不同，不能机械套模板。先问自己：这个场景里，什么字段缺了会让结果失真？先保这些，再优化其他。 结构优先于辞藻。 清晰的模块化结构比"高级角色设定""华丽描述"更有用。模型不需要你用精美的语言描述任务，它需要你把任务说清楚。 定性优先于精算。 LLM ...

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

这个小伙伴5年的工作经历 双非研究生 好像是医学和计算机交叉学科1. 请先做一下自我介绍2. 你们是直接拿开源 BERT 做分类，还是基于开源 BERT 做微调？答案：一般不是直接拿开源 BERT 裸用，而是基于开源预训练 BERT 做下游分类任务微调。开源 BERT 只提供了通用语义表示能力，它在大规模语料上通过 MLM、NSP 等任务学到了语言知识，但它不知道我们具体业务里的标签体系，比如用户意图分类、文本风险分类、工单分类等。所以实际做法是：拿一个开源预训练模型，比如： bert-base-chinese chinese-roberta-wwm-ext hfl/chinese-macbe...