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02-06 15:53
已编辑
快手_MLOps(实习员工)
写给工程同学的大模型初体验
背景概述：为什么要写这个呢？虽然现在大模型很火，但对于我们工程同学来说，把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化，这个 agent 是一个复杂的商业助手，并不是说技术很难，但要分析的广告业务很复杂，有上千个指标，好几种场景，prompt非常长，如果输出的效果不好，是没有人愿意用的。用了很多优化手段，比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说，他和算法那边的同学交流，说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面，这样就可以利用模型的 ...
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
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现在的我变强了不少有工作经验了，字节还会录用我吗
现在的我，比从前强了不少。有了真实的工作经验，也经历过项目的压力与成长，我开始重新思考一个问题：字节还会录用现在的我吗？过去我可能更看重“是否被选择”，而现在我更关注“我是否匹配”。当能力提升、经验增加，我也逐渐明白，大厂真正看重的不是完美履历，而是持续成长的潜力与解决问题的能力。如果我能清晰表达自己的项目经验、技术深度和思考方式，那么机会依然存在。我不再把过去的结果当作定论，而是把现在的自己当作新的起点。只要持续提升能力、优化作品和表达方式，每一次投递都是重新认识我的机会。所以，比起担心“他们会不会要我”，我更专注于让自己成为“值得被要的人”。当我真的变强了，机会往往会再次出现。
我现在比当时_，你想录用...
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