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...

我今天的ai coding还没考，咋就发了测评和面试😅😅那我ai coding还要考吗😅😅😅😅

求大佬指点，想找一份日常实习，可是投了快1000份，只有40个要了我的简历，只有两个面试机会，而且其中一个上来就要我签劳动合同我没同意，怎么办，出路在哪！！！

自我介绍介绍项目，背景，解决的问题，关键实现输出题 new Promise((resolve, reject)=>{ console.log(1); resolve(1); console.log(2); throw new Error('err'); console.log(3); reject(3) }).catch((res)=>{ console.log(res); }).then((err)=>{ console.log(err); }) //1 2 1 手写：数组全排列并发请求控制（无二面面经是因为二面问的不多，都是实习项目和经历）