请分享你在联想一面中，关于大模型应用工程这一岗位方向的面试经历。

回答思路

1. 【回答框架 1】首先，概述面试的整体流程，包括时间安排、面试官角色、环节构成（如技术面、项目深挖、反问环节）。强调这场面试的具体岗位方向是大模型应用工程，因此面试重点围绕大模型的应用落地、工程化实践展开。
2. 【回答框架 2】接着，详细描述面试中被重点追问的技术问题。例如：如何选择合适的大模型（如GPT、BERT、T5等），如何评估模型性能，如何将模型部署到生产环境，如何处理延迟和成本，以及如何解决模型幻觉、上下文窗口限制等实际问题。结合[实际项目]中的方案来具体说明，例如采用了[实际方案]来解决[实际问题]。
3. 【回答框架 3】然后，复盘自己在回答每个问题时的思路和表达逻辑。比如，在回答模型选型时，采用了对比不同模型架构、参数量、训练数据、推理速度和适用场景的框架；在谈到部署时，强调了量化、蒸馏、缓存、负载均衡等优化手段。同时，承认自身的不足，如对某些底层机制理解不够深入，回答不够精准。
4. 【回答框架 4】最后，总结这场面试给出的经验教训。例如，意识到在表述技术方案时，需要更注重业务价值和技术风险的平衡；对于开放性问题，要学会先拆解问题，再分点作答。提出后续针对大模型应用工程方向的提升计划，如系统学习模型微调和推理加速技术。
5. 【关键点 1】清晰复盘面试流程和岗位方向。
6. 【关键点 2】具体说明被追问的技术问题及回答思路。
7. 【关键点 3】诚实分析自身的优劣和待改进点。
8. 【关键点 4】总结可复用的面试策略和教训。
9. 【易错点 1】避免泛泛而谈，要结合具体技术细节和项目案例。
10. 【易错点 2】避免虚构项目经历，若信息不足则使用[实际方案]占位。
11. 【易错点 3】避免过度聚焦于某个技术点而忽略面试的整体目标。