大四，计算机学生，该怎么办，前端和后端，有不有带我一起做项目的，一起学习探讨认识一下

很多同学在面试时聊大模型，只会说“我调了某个 API”。但在大厂面试官眼里，“如何处理高并发”和“如何落地业务”才是核心。今天我拿 VoiceNexus（智能语音客服） 举例，拆解 4 个高频面试点。（记住这张图，就记住了从用户到后端到大模型的简单交互流程）1. 面试题：为什么要先调接口创建会话，而不直接连 WebSocket？小白回答：因为要拿一个 ID。大佬回答：为了“动态调度”与“权限校验”。在日活 50 万的场景下，服务器不是一台，而是一个集群。动态路由：创建会话时，后端会根据当前各服务器的压力，分配一个负载最轻的节点地址（wsUrl）给用户。预校验：在建立沉重的长连接前，先校验用户的...

当下AI岗位热度很高，平均月薪也领跑市场。但仍然不建议跟风追热点，很容易陷入短期竞争与长期风险。前面十几年，土木、金融、计算机都曾是时代风口，如今都已进入平稳甚至调整期。短期追热点也是容易被市场淘汰。我认为与其追逐风口，不如多学各领域通用知识，积累硬实力，等待机会轮动。AI只是工具，真正的竞争力来自跨领域的知识储备与持续学习能力。热点会轮换，但持续性的学习能力，能让我们在下一波机遇来临时更从容把握。

1. 谈谈深度学习中的归一化问题深度学习中的归一化，核心目的是让不同层、不同特征的数值分布更稳定，从而加速训练并提高收敛稳定性。常见归一化包括输入归一化（如像素缩放到[0,1]）、BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm。BatchNorm在mini-batch维度统计均值方差，适合CNN场景；LayerNorm在特征维度统计，常用于NLP和Transformer。归一化可以缓解梯度消失/爆炸、允许更大学习率、降低参数初始化敏感性。 import torch.nn as nn # CNN里常见 BatchNorm2d cnn_block = nn.Sequential( nn...