暑期测开方向投票

想问问佬们，八股和项目该怎么准备（另外有一段后端实习需不需要写上去）

1、自我介绍2、说一下你日常中和实习中对于大模型的一些应用3、大模型应用到审核体系里面去的话，你有什么比较好的想法吗如果把大模型用到审核体系里，我会更倾向于把它设计成一个审核增强模块，而不是直接完全替代原有流程。因为审核场景最重要的是稳定性、准确率和可控性，如果一开始就把所有判断都交给大模型，风险会比较高。比较合理的方式是把审核拆成几层。先用规则和轻量模型做高确定性的初筛，把明显违规和明显正常的内容先分出去；对于边界模糊、语义复杂、上下文依赖强的内容，再交给大模型做进一步判断。大模型在这里可以承担语义理解、风险解释、相似案例归纳、标签推荐和辅助判定这些工作。这样既能利用它的泛化能力，又不会把整...

在boss上打招呼150人，三十个已读不回，5个要简历之后没有后文。求锐评看看问题出在哪里

在开发大模型（LLM）相关应用时，我们经常会遇到一个棘手的问题：随着流量的增加，原本响应迅速的 Web 服务，突然变得极其缓慢，甚至出现大面积的 502/504 超时。 很多开发者第一时间会去检查 Redis、数据库或模型推理接口，却忽略了一个架构上的隐患：你是否将 AI 接口调用直接塞进了公共的业务线程池中？ 一、 致命的“资源枯竭”：一个真实的事故现场 假设你正在使用 Spring Boot (Tomcat) 开发一个 AI 聊天机器人。你的系统接收请求并执行以下两步：  业务操作：查询用户配置（耗时 10ms）。 AI 调用：请求 GPT-4 API（耗时 5s）。  Tomcat 默认...