不开玩笑，如果我的毕业论文致谢里能写实话，排在第一位的绝对不是我导，而是我的 GPT-4 / Claude / Gemini。比起那个神龙见首不见尾、每次见面只问“进度怎么样”的碳基导师，这位硅基导师才是我得以苟活到今天的支柱。1. 学术黑话翻译机 “这个模型加了这一层之后，效果变好了，跑得也快。”AI 改的： “通过引入该特征增强模块，模型在保持较低计算复杂度的同时，显著提升了在低信噪比环境下的鲁棒性，验证了该架构的有效性。”它不生产观点，它只是学术垃圾的搬运工和包装师。2. 理论强行解释器 随便设了个参数 ，实验效果竟然最好，但完全不知道为什么。AI： “正则化约束”、“权衡偏差与方差”x...

这个简历，在boss投了二十多家了，没有安排一场面试，或者就是已读不回，现在做嵌入式门槛那么高了吗😴

这些都是在牛客上看到别人发的面经中涉及到Caffeine的面经，我截取下来做了个汇总，可能不是很全面，也很感谢写面经的同学一、Caffeine 基础相关Caffeine 的原理、特性是什么？Caffeine 缓存主要存储什么数据？Caffeine 缓存的数据具体是怎么添加的？二、Caffeine 与其他组件的区别Caffeine 与 HashMap 的区别？Caffeine 与 Guava Cache 的区别？Caffeine 解决了 Guava 的哪些问题？Caffeine/Guava 等本地缓存与 Java 普通哈希方法的区别？Caffeine 与 Redis 缓存的区别？三、Caffei...