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...

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

   😅? 

 1.TCP和UDP有什么区别？各自适用什么场景？TCP和UDP是传输层的两种协议，特点完全不同。TCP是面向连接的，需要三次握手建立连接，四次挥手断开连接。提供可靠传输，保证数据顺序和完整性，有确认和重传机制。是面向字节流的，数据作为连续的流传输。有流量控制和拥塞控制机制。头部开销大，至少20字节。UDP是无连接的，直接发送数据，不需要建立连接。不保证可靠性，可能丢包、乱序、重复。是面向数据报的，每个数据包独立传输。没有流量控制和拥塞控制。头部开销小，只有8字节。速度快，实时性好。 // TCP服务器示例 int listen_fd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM...