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...

26届目前四百沟通，五个面试，已面三个感觉面试官都是不太想通过的样子，而且都是实习转正的回答卡一下就感觉不想通过。

1. 虾皮广告搜索 Base 北京Time Line：2.23 投递2.24 一面，一面完之后几小时约二面3.2 二面，二面完之后2小时约HR面3.9 HR面3.11 OC2. 懂车帝Agent架构 Base 杭州Time Line：2.16 投递，投递之后很快约一面2.25 一面，一面完之后第二天约二面3.5 二面，二面完之后很快约HR面3.11 HR面3.12 OC3. SenseTime（商汤）AI Infra Base 北京Time Line：2.23 投递，简历评估走了很久2.28 一面，面完之后过了几天约二面3.10 二面+三面3.10 OC