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...

什么年代了，还有地主

让我填高考排名分数就算了，还问我大学努不努力，有无acm 队我要真打acm 还有必要找这种中厂水面试经验吗不管了瞎填吧，那就面试会会你，看看面试官有多抽象

自我介绍：包括个人背景、大学/实习经历，以及 AI 大模型工具如何融入你的学习和实践。追问：AI 工具具体带来了哪些帮助或变化？快速排序算法的基本原理追问：如何选择基准值（Pivot），对性能有何影响？追问：在什么情况下快速排序不是最佳选择？Java 集合框架中 List、Set、Map 的底层实现原理及选择策略追问：ArrayList 扩容机制具体如何实现，何时触发扩容？追问：什么场景下选 ArrayList 比 LinkedList 更合适？数据库与缓存一致性保障的常用策略追问：延迟双删策略在高并发场景下有哪些潜在风险？追问：延迟双删适合什么场景？有没有其他更好的策略？设计一个基本的网络爬...