现在入门AI我觉得应该学大模型了吧

很多人被问到这个问题时，第一反应是：“我会把Prompt写好一点。”但如果你真的这么回答，基本就已经输了。因为在真实业务里，大模型从来都不“乖”。它会幻觉、会乱填参数，甚至在极端情况下可能触发危险操作。就比如我之前做项目，有一步是需要让大模型输出一段JSON，我设置了非常严格的提示词，要他直接输出代码而不要带任何的对话，但还是会时不时的输出一句“好的”，让我们猝不及防。话说回来，问题的关键从来不是“让模型更聪明”，而是当模型不靠谱时，你有没有一套机制兜住它。所以如果你打算包装自己为一个真正有经验的工程师，就需要把这个问题拆成一整套体系，而不是一句prompt优化。（回答思路放在了文末）我们可以...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！项目1. 项目使用过程中遇到过什么问题2. 在使用 Spring AI Alibaba 框架时，它与其他开源 RAG 框架有什么区别？你使用了它的哪些核心能力，哪些是自己实现的？3. 向量数据库中使用了哪种索引算法4. RAG 优化方向：- 是否有看过 RAG 相关的论文或了解过前沿机制？- 业内的优化方向有哪些？- 如果让你类比“人看书”的过程，你会如何优化 RAG 的检索效率和召回率（引入目录、摘要）Java 基础与设计模式1. 请简述 Java 集合的继承体系2. HashMap 的父类有哪些？3. 集合框架中用到了哪些设计模式？4. 在 JDK 源码或 Spring 框架中，哪些地方应用了设计模式？5. 单例模式有几种实现方式（懒汉、饿汉、枚举等）？还有没有别的6. 平时在学习或写代码时会用到大模型吗？7. 如何看待“vibe coding”这种趋势？8. AI 辅助编程有哪些局限性手撕让写生产者和观察者模式

一天一个AI岗位介绍，今天要解读的JD岗位是——AI应用架构师。简单来说就是将大模型、AI 能力真正 “装进” App 里，用户能直接使用AI。从手机里的 AI 助手、智能翻译，到可穿戴设备的健康监测等等，都离不开AI应用架构师的工作。1.主要工作内容这个岗位的日常工作其实可以拆成四大块。首先是大模型应用的全流程落地：从数据准备、模型训练、评测，到推理部署，再到工程链路搭建，全程参与大模型在移动端的落地。然后是LLM的算法研究与落地，你要研究并落地各种 LLM 相关的前沿技术，比如：多模态大模型：让 AI 不仅能听懂话，还能看懂图、理解视频；RAG 检索增强：让 AI 能调用外部知识，回答更准...

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1．实习介绍。2．拷打了一下项目和论文。3．为什么多头注意力能提升表达能力？4．为什么要在大模型中使用 RMSNorm ？和 LayerNorm 有什么差异？5．KV Cache 是怎么起作用的？为什么对长上下文推理很关键？6．大模型推理时的加速思路？7．模型微调时遇到过过拟合吗？怎么处理的？8．手撕：1️⃣字符串的全排列2️⃣二叉树序列化与反序列化