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Week01的内容不是很多，主要介绍LLM的一些基础概念和提示词撰写的方法论。我的学习顺序是：1️⃣边看Slides边记笔记，把一些面试中可能遇到的问题或者可以和面试官聊天的内容记下来，保存在云端，形成自己的知识文库；2️⃣根据Reading List，阅读推荐的材料、收看推荐的视频，这里发现一个特别不错的方法：有些视频长达三个多小时，平时比较忙根本没时间耐心看完，于是我把视频传到NotebookLM，让他结合我的专业，根据要求生成学习笔记。这样我就能收到一份八九千字的“视频转文字”报告，内容详细且经过梳理，看起来既有效率也更有结构性。还可以让它给我生成一段高质量的讲解视频或播客。3️⃣完成一...

27届后端开发java，本科末9，项目做了黑马点评，求大佬点评一下，这份简历能筛过简历吗？内容少吗，项目是不是只有一个不行？还跟着写过一个很简单的RPC框架，但感觉接不住拷打就没写上去，需要修改简历里面的哪部分的内容吗？目前还在背八股，经常感觉学了就忘，算法刷了1.5遍hot100和代码随想录，但有的题写第二遍都写不出来

一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端，只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”，而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言，而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别（这是最重要的一点）1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在：业务系统 / 后端架构LLM 在这里是：一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是： Controller ↓...