得物校招

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。...

鼠鼠我呀，究竟是怎样的结果，才配得上这一路的颠沛流离啊啊啊，原来是字节呀。从此化身节孝子，我的心只为你跳动

😓😓 日常实习3技术面+HR面。周三完成的HR面，然后今天问HR什么结果，然后。。。真是一个悲伤的故事😅

各位牛友、前辈们好！ 我是湖北大学24级信息与计算科学专业的学生，目前正在带队参加“第十五届正大杯市调大赛”。 我们在推进过程中遇到了企业对接的困难，特来社区求助，希望能找到相关领域的公司或前辈进行轻量级合作，当然，也欢迎广大牛友们指点迷津。📌 我们的课题题目：《信任博弈与价值权衡：用户对Auto-GUI类智能体‘操作托管’的信任机制与偏好研究》核心点： 现在的LLM正在从Chat向Agent进化（如智谱AutoGLM、各家RPA），我们不研究对话，专门研究“操作托管”场景下，用户在效率与隐私权限之间的权衡博弈。🛠️ 我们的技术路线我们不是发发问卷就算了，我们准备了：离散选择实验（DCE）...