校招应届生建议多久跳槽呢

为减少AI幻觉，核心设定包括：知识边界约束（明确声明"我不知道"的边界，避免对未知领域强行生成）事实核查机制（对关键信息进行多源验证，优先引用权威来源）置信度标注（对不确定内容添加"可能""据推测"等限定词）用户意图对齐（反复确认模糊需求，避免过度解读）。技术层面采用检索增强生成（RAG）架构，将生成内容锚定在可信知识库上；在训练数据清洗阶段强化事实性标注，并设置拒绝回答高风险领域（如医疗诊断）的硬性规则。这些设定通过系统级约束和生成策略双重把关，降低幻觉概率。

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传统时代的 Java 开发，当时没有 AI 工具辅助，写代码全靠 “硬啃”：遇到语法问题要翻厚厚的 API 手册，重复的 CRUD 接口得一行行敲，配置 Spring、MyBatis 框架要逐行核对 XML 文件，连 SQL 语句都要自己优化执行计划。开发流程也相对 “慢节奏”，需求确定后，从架构设计到编码实现，再到调试测试，几乎全靠个人或小团队的经验积累 —— 比如排查 NullPointerException，可能要逐行打印日志找问题；优化接口性能，得靠自己手动分析 JVM 堆栈、调整线程池参数。那时候，“写代码的速度” 和 “记住多少 API” 是衡量能力的重要标准，很多程序员会花大量时间死记硬背语法细节、框架配置，甚至把常用代码片段存成模板反复复用。而 AI 时代的 Java 开发，AI 工具成了最得力的 “副手”，把重复劳动降到了最低：现在写 CRUD 接口，只要告诉 AI“基于 Spring Boot+MyBatis-Plus 实现用户管理模块，包含增删改查和分页查询”，几秒钟就能生成结构规范的 Controller、Service、DAO 层代码，还会自动处理参数校验、异常捕获；；试 bug 时，把报错信息和相关代码发给 AI，它能快速定位问题（比如 SQL 注入风险、线程安全隐患），甚至给出优化方案。但这并不意味着 “不用懂代码”，反而对核心能力的要求更高 ——AI 生成的代码可能存在业务适配性问题，需要你根据实际场景修改（比如调整数据库索引设计、优化并发处理逻辑）；

1、自我介绍2、了解过Spring MVC吗3、线程安全问题4、你用过什么锁5、AOP切面类6、数据库分库分表7、MySQL优化8、Linux中查询/结束进程的指令9、场景题（忘记了，答得有点烂）10、没有寿司算法（服了）11、更偏向二次开发还是0-112、注重业务还是代码13、项目拷打反问14、技术栈（微服务，比较底层的代码，偏业务）#牛客AI配图神器#