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...

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

1. 简单介绍一下你自己和你最有成就感的项目参考答案：面试官您好，我是XXX。我主要的技术方向是嵌入式Linux和C++开发，有两年多的项目经验。最有成就感的项目是我做的高性能HTTP服务器，这个项目让我对网络编程、并发处理、性能优化有了深入理解。这个项目的挑战在于要支持高并发，我从零开始设计架构，选择了Reactor模式，用epoll实现IO多路复用，用线程池处理业务逻辑。开发过程中遇到了很多问题，比如性能瓶颈、内存泄漏、多线程竞争等，通过性能分析、代码优化、架构调整逐一解决。最终实现了支持上万并发连接，QPS达到几万的目标。这个项目让我学到了很多，不仅是技术层面的知识，还有如何分析问题、如...