摩根士丹利AC面后又收到***的技术面试邀请，什么鬼？

想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

佬们，这个一般都问些什么，第一次面试没啥经验

项目其实就是外卖跟点评，ai润色了一下就想在暑期实习之前找个中小厂这种程度足够吗

1. 如何设计一个 Qt 项目的架构？面试回答：Qt 项目架构设计的核心目标是高内聚、低耦合、易维护、易扩展。一般会采用分层设计：UI 层：负责界面展示（Qt Widgets / QML），不包含业务逻辑业务逻辑层：处理核心业务流程，独立于界面数据层：负责数据存储、网络通信、数据库访问公共模块层：日志、配置管理、工具类等在 Qt 中常结合 Model/View 架构、信号槽解耦 和 模块化工程结构 来实现清晰的项目架构。2. MVC、MVP、MVVM 在 Qt 中如何应用？面试回答：MVC（Model-View-Controller）Model：数据和业务逻辑View：界面显示Controll...