ai面总结：AI调教的很好，问的问题很有意思，整场面试不会有很大的压迫感，追问大多是根据你的回答提问。总时长：35分钟Q1:自我介绍，重点介绍一下个人背景和大学期间的主要经历。Q2：你对于在一家公司长期发展有什么看法？你认为哪几点因素会让你在一家公司长期工作？（有追问）Q3：你取得过的最大成就是什么？过程中最大的难点是什么？你是如何突破的？最终的结果怎么样？（有追问2个）Q4：请描述一个过往遇到的最有压力困难或最具挑战的一个场景，你是如何解决的？对你有什么影响？（有追问）Q5：依你的看法，请描述一个你近期完成的项目任务，如果重来一次，你会做哪些不同的事情来提升结果？（有追问2个）Q6：电商运营...

最近也面了好几家公司字节-抖音研发：一面挂，脏面评了B站-直播测试：面试官觉得我服务端测试经验不足，半小时结束，手撕都没出百度acg质量部：面试官不开摄像头，一直盯着我那没意义的项目的一个点狠狠攻击，半小时结束，无手撕，应该是 kpi 面了快手-商业化：一面 50 分钟大部分在问实习，因为上一段实习和这个面试的很垂直，又问了一些数据库和 redis，消息队列的八股手撕：力扣 80 删除有序数组中的重复项当天晚上约二面隔一天二面：25 分钟问了实习，一道三数之和，反问后结束，面试官说会稍微看重一点代码能力半小时后 hr联系口头 offer，当天下午发 offer快手效率这一块因为快手这个业务组和我上一段实习，非常垂直，面试起来也比较得心应手吧，进度推的也很快最近期末周，又要复习，又要面试，回学校前，还在上班，这三个叠一起，真的感觉忙不过来了，再加上一开始的字节和 B 站秒挂，很大程度上给我了一些打击，不过好在挺了过来继续加油吧附：之前一直投快手，简历挂了两页

如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，您会注意到提示词是由一些要素组成的。提示词可以包含以下任意要素：指令：想要模型执行的特定任务或指令。上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。输入数据：用户输入的内容或问题。输出指示：指定输出的类型或格式。为了更好地演示提示词要素，下面是一个简单的提示，旨在完成文本分类任务：提示词 请将文本分为中性、否定或肯定。 文本：我觉得食物还可以。 情绪： 在上面的提示示例中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分，使用的输出指示是“情绪：”。请注意，此基本示例不使用上下文，但也可以作为提示的一部分提供。...