那天我出门在外，刚结束一段外地的事情，匆忙赶去面试。到达地点时发现时间紧迫，周围又没有合适的咖啡馆或休息处，只能站在马路边等候。面试官打电话确认后，我就在路边站着，周围是来来往往的车辆和行人。风一阵一阵吹过，手机信号也忽好忽坏。尽管环境嘈杂，但我还是尽量调整状态：深呼吸、整理思路、把自己当成正常的面试场景。电话那头的面试官声音很专业，我也尽量用清晰的语言回答问题。中间有几次被路过的车声打断，但我都稳住情绪，继续把问题讲完。那一刻我才意识到，真正的面试不是看你在哪，而是看你能不能在任何环境下保持冷静、把事情做完。面试结束后，我站在路边松了一口气，也更明白：出门在外，真正能靠的，是自己的准备和心态...

1. 做自我介绍，并确认两个项目是个人独立开发还是学校项目？2. 从产品视角说明旅行规划助手项目的定位、能力、技术方案及需求解决办法？3. 追问1：旅行规划助手项目是否经过体验，效果如何，存在哪些问题及后续改进方向？4. 追问2：以“深圳玩三天预算3500元”为例，智能体能否满足需求，如何控制价格及响应时间？5. 知识库答疑助手项目是否为比赛，介绍技术方案（如RAG、混合检索、微调等）？6. 追问1：知识库答疑助手项目微调数据集的设计方法及测试集情况？7. 追问2：知识库答疑助手项目最终准确率及采用混合检索的原因？8. 追问3：知识库答疑助手项目向量模型和微调模型的选择依据及部署方案？9. 是否使用过多模态处理方式，图片识别的准确性及实现方法？10. 追问1：是否使用过Coze、Dify、N8N等低代码平台及使用程度？11. 确认实习时间（一周5天、持续6个月、1月初到岗的具体日期）？反问1：具体产品实习生进去负责哪个模块答：智能体 Demo 搭建、测试打标反问2：车载主要是负责端侧还是云端答：团队主要是负责云端，不涉及端侧

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...