林凡带新人，是从一个实习训练营开始的。

公司取消正式初级岗位后，为了显得自己没有完全放弃培养，搞了一个“AI 运维治理实习训练营”。

名字很长，周期很短，六周。

hR 说这是轻量化培养机制，老板说这是人才蓄水池，老周说这是“不给锅买锅盖，先买个锅盖贴纸”。

林凡被安排当导师。

他看着名单，十个实习生，学校、专业、背景各不相同。

有人学计算机，有人学统计，有人学传媒，还有一个学心理学。

大家都很积极，简历里写满了 AI 工具、数据分析、项目实战、提示词优化。

第一天，林凡问：“你们谁排查过线上事故？”

没人举手。

“谁处理过用户投诉？”

没人举手。

“谁看过模型评分分布？”

一个学生举手：“我在课程里看过模拟数据。”

林凡点头：“行，至少看过假的。”

实习生们笑了，笑里有点紧张。

问题很快出现。

训练营要求他们学习模型监控、日志分析、偏见评估和人工复核流程。

但这些东西本来应该建立在真实项目经验上。

没有写过基础代码，就很难理解接口日志；没有接过用户投诉，就很难理解“申诉成功率”不是一个冷冰冰指标；没有经历过项目上线，就不知道为什么停机按钮不是装饰。

林凡试图给他们讲招聘系统年龄偏差。

实习生们能理解概念，也能复述“敏感标签不得硬淘汰”，但一到真实案例，就会下意识问：“有没有标准处理模板？”

张磊在旁边听见，小声说：“孩子们已经被模板宇宙统治了。”

何苗说：“别叫孩子，人家是大学生。”

“我失业后看谁都年轻。”

林凡带他们看陈茜处理客服投诉。

一个 36 岁候选人被系统低分，申诉说自己有十年项目经验。

实习生小郑问：“如果模型判断他学习适应性不足，我们为什么不相信模型？”

陈茜反问：“你看过他的项目吗？”

小郑愣住。
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