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...

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

有个疑问，我的简历是不是太杂了，mcurtos Linux应用 驱动 内核 zynq都涉及一点，我以后想走驱动或者内核

📍面试公司：扬腾创新💻面试岗位：软件测试工程师🕐面试时间：一面（3.16）❓面试问题：（1h）自我介绍为什么选择测试/测开岗位了解测开的工作内容吗，自动化占比？如何衡量测试人员的产出？举例说明如何保证质量数据结构：DFS和BFS的差异以及代码实现（栈/队列、一条路走到底/逐层扩散、图需要加访问标记）JVM垃圾回收机制，对象进入老年代的条件？为什么要分代？（这里的说的有点乱，年龄达标默认15次后晋升老年代/Survivor区空间不足/大对象直接进入（大数组）；分代的核心：按存活周期分代+适配不同的GC算法）MySQL索引结构及分类（聚簇：数据行和索引在一起、B+树非叶子节点存储主键值）SQ...