最近把自己做的 Super Agent 开源了，一个 Java 技术栈的企业级 AI 智能体平台，分享一下做这个项目过程中的思考。GitHub地址链接：https://github.com/java-up-up/super-agent先说说这个项目解决了什么问题面试被问 RAG、Agent、MCP 的时候，大多数人能说出概念，但一追问细节就卡住了。原因很简单——大家学 AI 的方式基本是跟着教程调 API，跑通一个 Demo 就觉得会了。但 Demo 和能上线的系统之间，差的不是代码量，是对每个环节的深入理解。Super Agent 就是把这些"真正会遇到的问题"都实现了一...

boss投了200+，没一个约面的，日常实习这么难找吗，大佬们说说是简历问题还是什么😭

个人情况：双非，两段实习原本谈好三月签三方，结果月底说可能没HC，公司来年不招初级开发，可能试用期无法转正。四月初开始投简历，但是还要同时忙毕设，已经是微活的状态了。现在每天都挺焦虑，没找到工作好像也不会做其他的。现在去考研时间也不一定够，而且也不太甘心现在这个结果。希望路过的大佬能指点一下------不知道现在投国企来不来得及，不过感觉学历是硬伤，有没有大佬知道，非常感谢------感谢各位大佬的留言，后续可能考研，不上岸就转行了。

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...