ZVSquared

嗨，Product Hunt —— 我是 Aleksandr，Zvsquared 的创始人。

我是在一次 WorldQuant 面试失败之后才打造了 Zvsquared，那道题是我自以为了解的：逻辑回归。

面试官打断了我，问道：

"为什么要用 log？为什么偏偏是这个函数？"

我准备了套标准的解释，却无法为背后的推理做出辩护。那一刻我才意识到，知道一个答案和能扛住追问，是完全不同的能力。

大多数面试准备奖励的是识别能力、流畅的回答，或者最终答案是否正确。而真正强的技术面试官会一直追问，直到挖出你无法证明其合理性的假设。

Zvsquared 就是我当初希望拥有的那位考官。

它会挑战你推理中的每一步，在解释薄弱时追问，并根据预先锁定的、针对每道题定制的评分标准来评估你的答案。它不只是告诉你答案错了，而是把你没能辩护过去的那条具体标准记录下来，让你清楚下一步该补什么。

上线时，Zvsquared 包含：

—— 319 道人工审核、按评分标准打分的题目

—— 概率、组合、统计与线性代数课程体系

—— ML、金融、编程与脑筋急转弯方向的额外面试题

—— 限时模拟面试，无提示、不可暂停、不可重做

—— 保存的面试记录、判定结果、错失的标准点以及掌握进度

它刻意不是一个会很快揭晓答案的友好聊天机器人。它的设计目标，是赶在真正的面试官之前暴露你的漏洞。

我尤其希望能听到正在准备量化、ML、数据科学和研究类面试的朋友们的反馈：

怎样做才能让这位考官感觉更真实——或者更狠？