这可能是目前 AI 面试中最拉开差距的一环。大部分求职者的简历上写着“通过优化 Prompt，提升了生成质量。”面试官往往会微微一笑，紧接着抛出一记灵魂暴击：“那你怎么定义‘质量提升’？你怎么用数据证明，你的 模型 跑得比昨天更好？”这个时候，如果你挠挠头回答：“我自己抽查了几条结果，感觉变好了……” 那基本就凉透了。正所谓乱花渐欲迷人眼，靠人工“抽盲盒”式的肉眼查验，很容易陷入“只看好案例（Cherry-picking）”的自欺欺人中。在真正的工程落地面前，这种“凭感觉”根本站不住脚。回答应该直接把 Eval（评估）体系拍在桌面上：“在修改任何一行核心逻辑或 Prompt 之前，我会构建一套...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

   😅? 

自我介绍项目拷打http/https的区别dns协议解析ip的过程arp协议http状态码301，302区别平时有抓过包吗semaphore信号量底层是怎么实现的hashmap是否线程安全，除了concurrenthashmap，还有哪些是线程安全的hashmap三个线程顺序执行，有哪些方式completableFuture能实现吗查询语句的执行过程数据库有哪些隔离级别rc隔离级别下是怎么加锁的事务acid，innodb存储引擎分别怎么保证的线程之间通信有哪些方式手撕：跳跃游戏II面到75%的时候有人进来，紧急换会议室我真绷不住了，估计寄完了