一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端，只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”，而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言，而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别（这是最重要的一点）1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在：业务系统 / 后端架构LLM 在这里是：一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是： Controller ↓...

双九计算机硕士，简历求锐评！！！欢迎讨论！！！两年后应该还会再找一段暑期实习，同步应该也会再做点项目（之前简历上的项目由于一页放不下了就先删掉了，含金量不是很高）……比较纠结的地方其实在于后续要走什么方向，本科很多方向都研究过一段时间（AI，Network，System，图形学）但是都不太精通，目前毕设在搞AI4Network，侧重于黑白盒网络仿真加速，入学之后的方向可能会围绕AI Infra（具体做哪个细分方向还没确定），求大佬们给点建议……另外其实也在纠结是否要继续走互联网大厂路线，也在考虑移动联通电信这些运营商或者一些国央企，以及选调也在纠结中（学生工作和社会实践蛮多的，相关奖项也还可以，但是没有三好学生和国奖），求大佬们给点建议……（如果有熟人刷到请不要盒我hh，留点面子哈哈）

1. 介绍一下你在一面提到的XX项目，重点说说架构设计答案要点：整体架构：采用分层架构（接口层、业务层、数据层），模块间通过接口解耦技术选型：说明为什么选择某个框架/库，考虑了哪些因素（性能、可维护性、团队熟悉度）难点突破：如何解决高并发、数据一致性、性能瓶颈等关键问题优化迭代：项目上线后做了哪些优化，效果如何（用数据说话）2. 如果让你设计一个线程池，你会怎么实现？答案要点：核心组件：任务队列（存储待执行任务）、工作线程数组、同步机制（mutex+condition_variable）任务提交：通过模板函数接收任意可调用对象，返回future获取结果线程管理：固定线程数或动态调整，线程从队列...