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...

拷打简历，第二版简历了， Hot100正在刷第2遍，八股还在背，感觉很不熟，大家八股有什么快速提升的方法吗，

先给大家一个核心结论：2026年的AI行业，已经从“造模型”的上半场，进入了“用模型”的下半场。企业缺的不再是能训练大模型的算法科学家，缺的是能把AI落地到业务里、解决实际问题的人。入门AI，选对方向，比盲目努力重要100倍。下面我把当前主流的AI方向，分成技术线和非技术线两大类，逐一拆解。一、技术线方向：适合有开发基础、想深耕技术的人群1. 大模型研发/算法工程师核心门槛：极高。985/211硕士以上学历是标配，要求扎实的线性代数、概率论、统计学功底，精通Transformer架构、分布式训练框架（DeepSpeed/Megatron-LM），有预训练、SFT、RLHF的实战经验，顶会论文是...