已过，三天内安排复试自我介绍介绍一下你在实习中基于数据提出过什么样的运营策略主要涉及哪些指标你在实习中做过最有价值的事情你在实习中涉及的跨部门沟通能否接受和加盟商去沟通 可能文化水平不高，向他们输出运营策略是否接受来深圳

今年，我的世界太拥挤，也太逼仄。困在实验室的方寸之间，情绪随着论文的进度条起起伏伏。我想去东北，去触摸真正的辽阔。去长白山的林海，去漠河的极夜，去那些被纯白覆盖的边疆。我想在零下30度的凛冽里大口呼吸，在坚冰覆盖的江面上听听风的声音。找一间不知名的民宿，把时间关在门外。窗外是严寒，屋里是火炕。不用时刻在线，不用回复收到。耳边不再是键盘的敲击声，而是炉火劈啪作响，和锅里酸菜翻滚的笃笃声。我渴望这场大雪，把这纷乱的人间洗得干干净净。待到雪化成水，春风吹来，我也该去把自己找回来了

关于AI评测的方法有很多种，就有一些现有的数据集进行相关的推理，然后对正确率进行判断，还有多轮的验证，然后选择多数的那种投票法，还有人工评测对他的一些伦理性的，然后知识性的，鲁棒性的，一些相关的特殊的评测手段和方法。还有多模型的评测，你去拿一个大模型去评测另一个大模型的效果好不好，AI评测分为很多种方向，如果具体工作不是干这个的，还是不太好说的

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...