美团帮内推,内推码:TizJbSl
加我微信帮忙查进度:a1101036063
这里有一份不一样的美团内推,请查收
你是否面对着十几个部门,不知道该投哪个
你是否还在一脸懵逼的看着官网宽而泛的部门介绍
你是否担心面试到最后却被告知没有HC
你是否担心投递后,简历石沉大海
你是否担心走了内推,内推人却杳无音信...
好消息,好消息,来自到店-平台技术部的内推人,考虑到了这一切,为您提供最专业的内推
业务介绍:到店-平台技术部负责商品平台、供应链平台的研发工作
简历直达:内推界面已设置好部门直推,简历直达部门leader
流程加快:技术笔试+2轮技术面试+1轮HR面试,最快1周拿offer
进度跟踪:面试流程长时间不更新,内推人直接去锤HR
海量HC:真实大量HC,不以没有HC为由拒绝优质候选人
内推码: TizJbSl,投递其他部门/岗位也可使用
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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 点赞 评论 收藏
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01-16 11:36
西北工业大学 C++ 点赞 评论 收藏
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