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...

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这种要去吗？

恒生电子 Java开发二面1. 详细讲讲你负责的项目，系统架构是怎么设计的？(30min)回答框架：项目背景（5min）业务场景和用户规模技术选型和团队规模你在项目中的角色和职责系统架构（15min）整体架构图（分层架构、微服务架构）核心模块划分和职责技术栈选择的理由数据库设计（分库分表、读写分离）缓存策略（Redis集群、缓存更新）消息队列使用场景技术难点（10min）遇到的核心技术挑战如何分析和解决问题方案对比和选择依据最终效果和数据指标面试官可能深挖：为什么不用XX技术方案？系统的QPS和TPS是多少？如何保证高可用和容灾？遇到过线上故障吗？怎么处理的？如果让你重新设计会改什么？2. M...