说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...

三轮技术面+一轮hr面都是面完当天推进约面发offer其实还是有点累没缓过来面试前也没准备过有时候还甚至想着挂了再躺平一阵子25年下半年确实很伤心难过希望26年可以幸福一点吧

意外收到字节面试，我是惶恐不安呀。😮‍💨刚开始自我介绍，还是小紧张的。不过面着面着就调整了状态。面的感觉不太行，分析了下：一方面是心里觉得大厂面试就是很难的，第二是收到面试的那几天，没启动“临时抱佛脚”模式，还是自己光啃文章了。不过，其实这种面试正常对待就行，日常学的东西总结进行回答差不多了。项目拷打通过 prompt 来做模型微调和上传文件做训练有什么区别prompt 微调通过调整输入提示词引导模型输出，不需要修改模型参数，依据较少的数据实例完成快速迭代，适用于快速验证任务可行性，简单任务场景。缺点也有，prompt训练依据prompt 设计能力，输出可能不稳定。文件上传训练，通过训练数...