文科生投产品岗还有救吗

其实现在还是挺焦虑的，软工四非本 末9计算机专硕，28届毕业，然后的话，读研导师应该是不放实习的，但是也想有时间的话看看能不能自己去实习，目前还是大四，以后想走产品岗，其实想走B端，或者是AI，现在在研究院实习，马上结束了年后再继续投新的，未来想法就是考公加找产品方面的工作，大家有什么建议吗，就是感觉一直来说挺迷茫的，因为不喜欢写代码，未来想法其实也就是很想可以去一个中厂工作

早晨收到了HR助手的提醒，今天是白牙入职腾讯的两周年，两年前选择offer的纠结与入职腾讯时的兴奋还历历在目，但也许因为历经新冠的原因，这两年的时间黏稠而缓慢，仿佛流体，乏味得可怕今天带小白牙去国际鲜花港玩了一天，小白牙很开心，收拾完，想记录些什么，给时间留下一点记忆，就写一些在腾讯两年收获与感受吧收获了自信，「出身不好」的白牙也能凭努力跻身头部大厂，原来自己并不是很差，但同样也很清醒，公司确实起了背书的作用，但不能错把平台的能力当自身的能力，时刻保持清醒经历了一个系统从0到1的建设，见证了系统的不断迭代，虽说是内部系统，但还是有一些用户量的。这种机会挺难得，很多时候都是在现有系统上做一些修修...

作为刚毕业的运营，日常用AI做内容、写脚本、处理数据时，被幻觉问题坑过好多次——凭空编数据、造来源、逻辑自相矛盾，返工超磨人。试了不少方法，终于摸出些能有效减少幻觉的实操技巧，分享给同频的小伙伴，亲测有用不鸡肋～✅ 注入精准指令+限定规则，从源头定框架不会只说“写一篇XX文案”，而是明确加“所有信息需有依据，禁止编造数据/来源”“仅基于已知信息作答，未知内容标注‘无相关信息’”，甚至限定格式和核心要点，让AI没有瞎发挥的空间。✅ 注入具体参考资料，让AI有据可依不管是做行业分析还是写产品文案，都会把官方数据、品牌资料、权威报告等粘贴给AI，标注“基于以下资料创作，严格贴合内容，不额外延伸”，尤其涉及数据、专业术语时，参考资料越具体，幻觉概率越低。✅ 注入清晰的约束条件，圈定作答范围比如写运营方案时，会明确“仅围绕XX平台、XX用户群体展开，不涉及其他平台/群体”；查行业信息时，限定“仅参考2025-2026年最新数据，不使用过期信息”，避免AI跨范围脑补。✅ 注入分步提问的逻辑，拆解复杂需求不会让AI一步完成复杂任务，而是拆分步骤：先让它梳理核心信息，再让它基于梳理结果做分析，最后再生成方案，每一步都基于上一步的结果约束，既减少幻觉，也能让输出更贴合需求。✅ 注入反向验证指令，让AI自查自纠完成生成后，会追加一句“核对以上内容是否有编造/矛盾/无依据的信息，逐一标注并修正”，相当于让AI先自查一遍，再人工复核，双重把关能筛掉大部分低级幻觉。其实AI的幻觉，大多是因为指令模糊、无参考依据、需求太复杂导致的。与其事后返工，不如事前把“规矩”立好，给AI注入清晰的指令、靠谱的参考、明确的约束，让它只能在设定的框架内作答。当然，最后一步永远是人工复核，尤其是涉及数据、专业内容、正式文案时，AI再靠谱，也抵不过自己逐字核对一遍，这才是杜绝幻觉的最后一道防线。

题目描述：对二叉树，计算任意两个结点的最短路径长度。输入第一行输入测试数据组数T第二行输入n,m 。n代表结点的个数，m代表要查询的数据组数接下来n行，每行输入两个数，代表1~n结点的孩子结点，如果没有孩子结点则输入-1.根节点为1.接下来m行，每行输入两个数，代表要查询的两个结点输出每组测试数据输出m行，代表查询的两个结点之间的最短路径长度测试样例：输入18 42 34 56 -1-1 -1-1 7-1 -18 -1-1 -11 64 64 58 1输出2424 #include<stdio.h> #include<iostream> #include<stri...