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...

给点建议吧，投不到工作😭😭😭

211，Java后端，26届春招。字节二面刚结束，记一下。 一面过了之后等了6天才约到二面，比我预期的久。 考察内容： 项目深挖：我做的分布式缓存项目，问了一致性哈希实现细节，扩缩容时数据迁移怎么处理，追问了脑裂场景下怎么保证一致性。 并发：ThreadLocal原理，内存泄漏是什么场景触发的，怎么解决。 网络：TCP三次握手为什么不是两次，TIME_WAIT状态为什么要等2MSL。 场景：设计秒杀系统，限流方案怎么选，令牌桶和漏桶的区别。 算法：K个一组翻转链表（LC 25），要求不用递归，手写。 整体40分钟，比一面问得细很多，项目没深入做的比较难撑。 同时在投多家，靠牛客网申助手把填表的...