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ollama v0.14.0发布：全面进化的智能Agent、Anthropic API兼容、图像生成模型实验性支持震撼登场！🚀 一、全新实验性CLI —— 智能Agent登场在本次版本中，通过运行命令：ollama run --experimental即可开启全新的 Ollama CLI。它集成了一个 Agent Loop （智能代理循环机制）以及一个 bash工具。这意味着开发者可以在命令行环境下与模型进行更自然的互动与任务自动化，显著提升多任务处理与交流体验。🧠 二、Anthropic API兼容性增强Ollama v0.14.0新增了 对 /v1/messages API 的支持。这让使用Anthropic生态的开发者可以无缝接入Ollama的模型能力，实现跨API兼容与迁移。这一更新为构建更开放的多模型协作环境奠定了基础。⚙️ 三、Modelfile新指令 —— REQUIRES版本声明本次更新引入了一个重要的新特性：REQUIRES命令。开发者现在可以在 Modelfile 中声明指定Ollama的版本要求，用于确保模型运行的兼容性和稳定性。这提升了模型部署时的版本管理能力，使项目环境更加可控。💾 四、内存与显存优化在硬件适配方面，Ollama v0.14.0带来了两项关键修复与优化：• 避免旧模型在低显存系统上进行显存估算时出现整数下溢问题。• 针对AMD集成显卡（iGPU）进行了显存测量精度提升，显著提高在Linux平台下的性能表现。💻 五、UI与代码高亮新体验Ollama的应用界面现在支持 Swift源码高亮。这让开发者在查看或编辑模型相关代码时拥有更直观且友好的体验，进一步丰富了多语言支持环境。🧩 六、嵌入安全性检查机制v0.14.0强化了嵌入数据的稳定性：当生成的 embeddings 返回 NaN 或 -Inf 值时，系统将直接返回错误提示。此举有效防止下游模型处理异常数据，从源头保障计算稳定性。📦 七、Linux安装包全面升级Ollama的Linux安装文件现在采用 zstd压缩格式（.zst）。这不仅提升了压缩效率与安装速度，同时减小了文件体积，优化了分发体验。🖼️ 八、实验性图像生成模型支持 —— MLX引擎加入最大亮点之一是：Ollama v0.14.0正式加入 MLX实验性后端引擎，并首次引入了 图像生成（image generation）模型 支持。开发者可使用新加入的“z-image”原型模型，体验图像生成能力的初步功能。这标志着Ollama开始跨越从文本到视觉的界限，迈向多模态智能阶段。🔧 九、更多实用优化除了主功能更新外，v0.14.0中还包括多项重要改进：• 新命令：ollama stop all —— 一次性停止所有正在运行的模型，节省重复操作时间。• 修复与优化 文档中的 Markdown 链接、API示例渲染、curl相关代码片段等。• 改进模板渲染与工具调用JSON顺序保持，确保Agent循环与工具定义在执行过程中的数据一致性。• 用户界面优化：Agent界面进行了重新设计，采用极简风格，改善交互流畅度。• Docker构建优化与依赖更新，提升容器化部署的稳定性。

有了 AI，我发现自己越来越不想动脑子了，尤其是当 AI 嵌入到 IDE 和编译器之后。以前写 Java 代码，调接口、写算法、查文档、优化性能，每一步都需要动脑。现在 AI 能自动补全代码、生成函数、修复 bug，甚至直接写出整段逻辑。点几下，就能跑起来，看似高效，但思考的过程少了，手写推理、调试思路也被压缩。短期来看，效率提升明显；长期却可能让底层理解变得浅薄。代码能跑，不代表你真正掌握原理。作为 Java 开发者，如果完全依赖 AI，我们可能会慢慢丧失对设计模式、算法优化、异常处理等核心能力的敏感度。AI 是工具，不是替代大脑的捷径。聪明的开发者，要学会利用 AI 提升效率，但别让它替你...

体育馆，操场，图书馆，这些场所面试一般是校招是当场面的情况吧。社招的话，一般是线上或者公司的会议室。在咖啡厅，台球厅，服装店等地面试的话一般是店里面招人，然后就只在电视剧里面看到过

导语Java 作为一门经典且生命力极强的编程语言，长期以来都是互联网企业技术栈中的核心选择。无论是校招还是社招，Java 面试都覆盖了语言基础、集合框架、并发编程、JVM、框架原理等多个方面。为了帮助大家系统梳理面试重点，下面整理了一份 Java 常考面试题清单。一、Java 基础Java 语言有哪些基本数据类型？各自占用多少字节？== 和 equals() 的区别是什么？hashCode() 的作用是什么？为什么要重写它？String、StringBuilder、StringBuffer 有什么区别？Java 中为什么 String 是不可变的？接口和抽象类有什么区别？Java 中的异常体系...