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...

一面问的真细，二面不知为啥变双机位。9.29快手主站平时怎么学习 AI 的，国内外知名大模型，实习公司都用的什么大模型，怎么评估效果的java池化思想，线程池构造方法的核心参数，线程池中阻塞队列注意事项，submit方法参数和执行逻辑，shutdown和shutdownnow，核心线程允许过期吗threadlocal底层，为什么key是弱引用，key回收了再get或者set这个value会怎样aqs，如何保证公平性java代理java堆划分，新生代还有别的晋升老年代的情况吗，什么时候触发gc，gc失败抛什么异常，如何排查oom，导出dump命令redis数据结构，哪个底层是跳表，和其他数据结构对比布隆过滤器会出现大key问题吗，你咋实现的布隆过滤器你怎么实现redis分布式锁，可重入，续期聚簇索引非聚簇索引select语句会加锁吗，怎么实现的不加锁undolog redolog binlog怎么能让select加锁，update这个范围加的什么锁，update一条呢手撕简单01背包，接雨水10.10快手主站意图识别用的哪个大模型，走到意图和rag的比例，faq是点击的吗自然语言怎么识别的gap一年干啥了，转正怎么样没跟组里提意向吗，研究生研究方向是传统算法吗，会大模型微调吗注册场景为什么用布隆过滤器，原理分布式锁底层的key怎么拼的，value里是什么redis持久化zset底层mysql索引结构，一个表三个字段有主键唯一索引和没索引的字段会有几个b+树，聚簇索引非聚簇索引存的啥无手撕

？？？？？？如何评价

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...