毕业后还学习嘛

1、自我介绍2、对大模型应用的理解我理解的大模型应用，核心不是“模型能回答”，而是“模型能稳定解决业务问题”。单纯从能力上看，大模型擅长自然语言理解、内容生成、总结归纳、信息抽取、问答、多轮对话、代码辅助这些任务，但真正到了业务场景里，还要考虑知识时效性、幻觉控制、结果可解释性、调用成本和响应速度。所以大模型应用一般不是一个裸模型直接上线，而是一个完整系统。常见会包括下面这些模块：用户输入理解Prompt 构造外部知识检索工具调用模型生成输出校验日志监控和效果评测如果是企业场景，大模型应用通常有几个典型方向：智能问答和知识库助手企业内部 Copilot智能客服文档总结和信息抽取数据分析辅助Ag...

组会的时候，大家聊一个新项目。有人问：“这个用Kafka做消息队列怎么样？”我听到“Kafka”三个字，立刻低下头，假装在看笔记本。其实脑子里在想：Kafka是什么？消息队列我知道，但Kafka是什么？不敢问。组里都是老员工，就我一个菜鸟。我怕一问就暴露自己“连这都不知道”。会开完了，我偷偷百度：Kafka是什么。看完介绍，大概懂了。就是一个专门处理消息的东西，挺适合我们那个场景的。后来我跟同事聊天说：“我今天开会听到Kafka，之前不知道是什么，偷偷查了一下。”他说：“那你怎么不问？”我说：“不好意思，觉得应该知道。”他看了我一眼，说：“你觉得应该知道的东西，多了去了。不知道就学，学了就知道。不问，就永远不知道别人在聊什么。”职场里最亏的，不是为了“应该知道”而硬撑，而是为了“显得知道”而错过真正知道的机会。

1. hashmap底层原理2. hashset与Treeset3. 自动拆箱和自动装箱4. equals和hashcode（），不重写hashcode会怎么样5. 项目中使用了validation做参数校验，说说底层原理6. 项目中使用了agent智能体，用来做什么的7. 反射8. Rag有什么作用9. 遇到多个文件需要存放到rag，怎么解决10. 平时如何学习新知识的11. 反问面完面试官口头给了offer，因为工作内容是给ai写的代码进行评分和review，没去

有友友了解钛动科技吗 准备入职了 想提前了解多一点