想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

感觉就是面试官教会了我在项目里不应该总是别人说什么就是什么 那些网上的现成的拿来做本质上也可以 但是如果里面的每一个技术的使用都不经过自己大脑的思考 那么在真正的开发中不会有人来告诉你要用什么方案 所以要多锻炼自己在一个完整项目中的思考

只面了半个小时，感觉被速挂了。📍面试公司：百度🕐面试时间：2026.2.4💻面试岗位：测试开发实习生❓面试问题：1、自我介绍； 2、数据库了解吗； 3、模糊查询关键字； 4、模糊查询占位符； 5、连表查询左连接格式； 6、左连接具体出了个关系型的题目； 7、数据库索引的数据结构； 8、命中索引（不会，投降了）； 9、连表查询，top5消费； 10、linux指令； 11、k8s指令； 12、对pod进行扩容如何扩容； 13、3次握手、4次挥手； 14、如果3次挥手会怎样； 15、有参与什么工程性的代码工作吗； 16、做了什么； 17、口撕算法：字符串取第n个元素有什么方法； 字符串去重；...