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...

明天下午面这家，jd写的很高，有点害怕

闲聊幂等相关问题多线程相关问题。Java中的HashMap、ConcurrentHashMap实现原理为什么MySQL使用B+树？慢SQL如何优化？介绍实习中的ES的同步是怎么做的手撕：LRU缓存 输出没搞好，给面试官说了下思路就OK了。 过年玩的太嗨了，面试的状态还不是很好，很多地方思路很乱，面试官感觉也对我的实习不太感兴趣，没聊几句就手撕了。