oppo 面试

有兄弟姐妹开始面试   linux系统工程师    的吗？？我还是复筛状态！！
#OPPO提前批##OPPO面试#
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周五面试，蹲一个面经
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发布于 2022-08-02 20:11
老哥现在是什么状态了
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发布于 2022-08-20 11:21 陕西
上周五一面的，就没消息了，只显示已完成
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发布于 2022-08-02 12:53
🤔
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发布于 2022-07-30 20:33

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02-02 22:30
郑州航空工业管理学院 C++
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02-06 21:28
已编辑
门头沟学院 Java
降低AI幻觉
我是最近才开始用cursor并且使用一些国内外的编程模型，我发现不管是国内的还是国外的模型，在进行长对话之后大概率都会有幻觉情况。我现在的解决方法就是从prompt和rule上下手。将一些常用的代码规范和数据库表设计规范整合成rule，这样在编写prompt的时候可以轻松一点不同的职责需要创建不同的rule，比如最近在写毕设时就会涉及到原型设计、前端编码、后端编码以及数据库表结构的设计，这就得编写四个rule，如果写到一个rule中会使规则文本过长，对模型也是一种压力，分开设计可以让ai在扮演不同角色的时候单独使用不同的rule。在编写prompt时，主要就是以角色+需求来写，需求尽量精简即可...
为了减少AI幻觉，你注入...
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01-14 12:34
门头沟学院 C++
😭😭😭，谢谢你陌生人
牛马人的牛马人生：太暖心了啊 配环境是真烦
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头像
02-02 11:39
浙江大学 全栈开发
3.11 Active-Prompt
思维链（CoT）方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于，这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题，Diao 等人（2023）最近提出了一种新的提示方法，称为 Active-Prompt，以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示（用人类设计的 CoT 推理进行注释）。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量（使用不一致性）。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源：Diao等人（2023）
提示词工程指南
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