最近有不少同学问我关于 AI 应用开发方向的求职思路，尤其是背景不算顶尖时该怎么规划。我自己是专升本出身、双非硕士，经历过两段实习——一家小厂和一家物流中厂，做的都是比较核心的业务，时至今日，也是拿了几个薪资还比较客观的offer。这篇帖子不讲鸡汤，只讲方法论，希望对正处于春招的同学们有参考价值。一、先把自己的背景看清楚，再谈规划很多人求职时第一步就去刷题、背八股，却没有想清楚一件事：自己究竟适合投哪类公司、哪类岗位？背景决定初始路径，这一点在 AI 应用开发方向尤为明显。以我的情况为例：专升本 + 双非硕，意味着在简历筛选阶段会被部分大厂直接过滤。接受这个现实，不是认命，而是为了把精力集中在...

正式进入AI Coding时代了  

投了200份简历，经过7次面试后，还是被cetv捞了，虽然之前就听说c厂是天坑，但想了想第一份实习就算了，干1-2月跑路算鸟，再好好准备暑假去实习

在开发大模型（LLM）相关应用时，我们经常会遇到一个棘手的问题：随着流量的增加，原本响应迅速的 Web 服务，突然变得极其缓慢，甚至出现大面积的 502/504 超时。 很多开发者第一时间会去检查 Redis、数据库或模型推理接口，却忽略了一个架构上的隐患：你是否将 AI 接口调用直接塞进了公共的业务线程池中？ 一、 致命的“资源枯竭”：一个真实的事故现场 假设你正在使用 Spring Boot (Tomcat) 开发一个 AI 聊天机器人。你的系统接收请求并执行以下两步：  业务操作：查询用户配置（耗时 10ms）。 AI 调用：请求 GPT-4 API（耗时 5s）。  Tomcat 默认...