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说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...

无手撕和code1.线上的时延是因为模型结构带来的，有没有一些思考，怎么降低线上的时延？2.讲了聚类算法的一些思想，然后就是引导型提问3.crossnet结构的一些提问，序列特征要使用，怎么做？序列压缩的一写方法？4.SIM的两阶段是如何设计的？在线如何处理这种超长序列？5.后面面试官说想考察一下我的广度，介绍一些GNN结合用户序列建模的方法6.如果我优先考虑点击，不考虑留存，你会怎么设计Reward函数？7.聊了一些GR的思考，还有一些论文

好纠结，百度1095华为说是创新部门，周三周五五点半下班