bg广州某双非一本27届，黑马的外卖点评和微服务都学完了，八股只背了常考的，算法的话hot100刷了50道左右，现在简历上的项目还是两个烂大街项目，黑马点评和黑马商城第一段实习今年3月初入职的，公司是浙大网新（大外包，做政府外包项目的），我参与的那个项目好像很久远了（2019年就开始做了），版本一直迭代到现在，技术栈和黑马的也很匹配，现在的工作内容也只是改改bug最近也在学agent相关内容，往大模型应用开发方向靠，但是又觉得java太卷了，怕今年秋招成炮灰。接下来要怎么走啊，是java+agent，golang，或者是测开，客户端求大佬指点，真的迷茫了，后端真的卷不过92✌ #牛客AI配图神...

投boss已经投麻了，好多都是已读不回，找不到啥约面的机会，想求问一下各位大佬现在是继续找日常好，还是冲暑期好，找暑期我怕要求太高过不了面两个项目都是我问ai写的，求问大佬们还有啥需要改进的地方吗

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

1、实时生成的聊天代理模型，如果线上出问题了，怎么定位这种问题一般先按链路拆。如果是实时生成类聊天代理，通常一条请求会经过网关、会话层、Prompt 拼装、模型推理、工具调用、结果后处理和流式返回几个阶段。线上出问题时，先判断是全量故障还是部分故障，是所有请求都失败，还是只有某一类请求延迟高、返回空、内容异常。定位时先看监控和日志。监控上看 QPS、平均延迟、P95/P99、错误率、超时率、GPU 利用率、显存占用、容器重启次数。日志上重点看 request_id，把一次请求链路串起来，看是卡在 Prompt 构造、模型推理、下游工具调用，还是 SSE/流式返回阶段。如果是模型输出异常，要回看...