面试题简述你能讲讲 Spring Boot 的自动配置原理吗？Starter 是怎么起作用的？面试官想听的这是校招高频原理题，主要考察候选人能否从以下三个方面串出完整逻辑：1、自动配置触发点；2、加载机制；3、条件装配；面试示例回答Spring Boot 的自动配置其实是基于 Spring 的条件化装配机制 + SPI 扩展机制实现的。入口是 @SpringBootApplication，它包含了 @EnableAutoConfiguration。这个注解会导入 AutoConfigurationImportSelector，在容器启动时从 META-INF/spring.factories ...

感觉在互联网大厂这种，特别是一些成熟的业务，想要从校招进去，即使你拿了 SSP，然后你进去之后想要混到更高的层级，不是嫡系，真的感觉非常难。不是嫡系，平常做的事情非常多，然后好的可能也拿不到好的项目，只能靠自己的体力去和别人竞争，真的感觉实在是太难了。

2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...