林辰敲击键盘，主屏幕切换成一个代码编辑器的界面，“我将随机抽取今天上午，系统处理的第41876份简历——这个数字是直播开始时的在线人数除以一百取整，完全随机。”
他在后台输入指令。屏幕上，一份脱敏后的简历被加载出来，姓名、电话、邮箱等关键信息都替换成了“【已脱敏】”，但教育经历、工作经历、技能列表等内容保持原样。
“这是一位求职者的真实简历，已获本人书面授权使用。”林辰说，“现在，我们让AI模型处理这份简历。”
他按下回车。
代码开始运行。屏幕上，一行行注释清晰展示着AI的“思考”过程：
“读取简历文本……完成。”
“识别实体：教育背景（清华大学/计算机科学/硕士）……工作经历（天启科技/高级产品经理/3年）……技能列表（Python, SQL, 产品设计, 团队管理）……”
“抽取特征向量：教育权重0.18，工作经验权重0.22，技能匹配度权重0.35，行业相关性权重0.15，薪资期望匹配度权重0.10……”
“开始匹配职位库……”
进度条在屏幕上缓缓移动。
弹幕还在刷，但速度慢了下来。很多人开始认真看，因为这种完全公开算法“黑箱”内部的过程，在行业内几乎从未有过。大多数AI公司都把算法当核心机密，严防死守。
三十秒后，匹配结果出现。
“职位推荐TOP5：”林辰念出屏幕上的列表，“1. 字节跳动-高级产品经理（匹配度92.7%）；2. 腾讯-产品总监（匹配度88.4%）；3. 阿里巴巴-资深产品专家（匹配度85.9%）；4. 美团-产品负责人（匹配度83.2%）；5. 华为-云服务产品经理（匹配度80.1%）。”
“点击任意职位，可以查看详细的匹配分析报告。”林辰点开第一个职位。
屏幕上弹出一个详尽的报告：为什么这个职位匹配度高？因为求职者有大型互联网公司产品经验（+25分），有技术背景（+20分），技能与职位要求重合度达87%（+30分），薪资期望在岗位预算范围内（+15分）……每一项都有具体的数据支撑，甚至能追溯到简历原文的哪一句话提供了这个信息。
“如果有不符合的地方，也会明确标出。”林辰滚动报告，“比如这个职位要求‘有AI产品经验’，而简历中没有体现
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