一面：感觉没问什么像是被迫来面试我的二面：被拷打完了1.这个skill是怎么测评的？（被说明做这个没有意义）需要有一定的指标，比方说之前生产图片的质量不行，人为进行标注可利用率65%，之后调用完了可利用率到达80%作用，效果非常可观；具体指标这个得根据需求来说，需求覆盖哪些风格，哪些镜头，甚至一致性的，对应出一系列的测试集，可以人工评测也可以用模型去评，重点是评测数据结果。2.最后用户的使用数据？没有评测数据，也没有用户的使用数据，那你这个东西做了和没做有什么区别？？命中率是如何提升的？3.所做的任务对于命中率的贡献是多少？4.工作有问题，对结果并不敏感，做了和没做一样。反问：公司的评测标准是...

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

先给所有想入门AI的同学一个最清醒的核心结论：2026年的AI行业，已经过了“泛AI红利期”，入门的第一步，绝对不是盲目跟风学技术，而是先做「赛道定位」，再做「阶梯式学习」，最后用「项目落地」验证成果，所有脱离求职目标的入门学习，都是无效内耗。作为在AI行业实习了半年，带过几个零基础学弟学妹入门的后端开发，今天给大家做一份完整的AI入门全流程指南，从第一步的赛道选择，到基础学习、项目落地、求职准备，全给大家讲透，零基础、本科生也能直接抄作业。一、入门第一步：用1周时间，完成赛道定位与目标设定（最核心，绝对不能跳过）这是入门AI最关键的一步，90%的人入门走弯路，都是因为跳过了这一步，盲目学技术...