统计一下，大家都拿到offer了吗

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...

这个简历投了几百份了，boss上百分之九十已读不回

大佬们帮我看看 👉👈

#JAVA##JAVA面经##JAVA内推#1. 项目中使用RocketMQ保证消息顺序，具体如何实现？（如按订单ID分区）思路核心围绕“同业务消息同队列+单线程消费”展开，先讲生产端路由规则，再讲消费端配置，结合实际项目场景说清楚落地细节。回答示例面试官您好，我们项目里保证消息顺序，主要是靠订单ID做分区路由，再配合单线程消费来实现的。首先生产端这边，我们会给Topic建多个队列，发送消息的时候，拿订单ID做哈希取模，算出来一个队列下标，保证同一个订单的所有消息，全都发到同一个队列里，因为RocketMQ单个队列里的消息本身就是按发送顺序排好的。然后消费端这边，我们把消费线程数设置成和队列数...