在人工智能越来越普及的今天，我逐渐意识到，面对AI一定要保持谨慎。AI确实能快速提供答案，帮助我查资料、写文章、解决问题，但它并不是万能的，也并不总是正确的。我发现，有时候AI会“随便回答”。当问题不够清晰，或者涉及复杂、专业的内容时，AI可能只是根据已有的数据进行推测，生成看起来合理却不一定准确的答案。如果我不加思考地相信这些内容，就可能被误导，甚至在学习或工作中做出错误判断。因此，我开始把AI当作一个辅助工具，而不是绝对权威。遇到重要信息时，我会主动查证，多看不同来源的资料，再做决定。AI可以提供参考和灵感，但最终的判断和选择，仍然需要我自己负责。对我来说，谨慎使用AI，不盲目依赖，是在这...

和mentor的第一次谈话在谈话的最后，mentor跟我说：“我希望你把我当成资源，而不是老师。”“资源”这个词直接而准确，让我一时恍然。从小到大，“老师”总是连着某种规矩与距离，让我们习惯于被动等待教导、听从指令，把自己放在一个被定义的位置上。而“资源”，主语变成了“我”。这意味着我要主动去勘探、获取自己真正需要的东西。因为最清楚自己成长渴求的，正是我自己。这种主动的探寻与吸收，才是扎实的成长。以前觉得“资源”听起来功利，但现在有了不同理解——它其实接近“把自己当成产品”，持续积累知识、能力和格局，成为对他人有价值的人。这种价值不必宏大，可以对事、对人、对团队，也可以对自己在乎的领域。重要的是让“创造价值”成为思考与行动的一部分。汲取，是为了将来能够给予；提问，也是为了有一天可以解答。让自己有价，才能对未来有用。谢谢mt，受教了

目前0实习，想年后找一个，求拷打简历

1. 介绍一下你在一面提到的XX项目，重点说说架构设计答案要点：整体架构：采用分层架构（接口层、业务层、数据层），模块间通过接口解耦技术选型：说明为什么选择某个框架/库，考虑了哪些因素（性能、可维护性、团队熟悉度）难点突破：如何解决高并发、数据一致性、性能瓶颈等关键问题优化迭代：项目上线后做了哪些优化，效果如何（用数据说话）2. 如果让你设计一个线程池，你会怎么实现？答案要点：核心组件：任务队列（存储待执行任务）、工作线程数组、同步机制（mutex+condition_variable）任务提交：通过模板函数接收任意可调用对象，返回future获取结果线程管理：固定线程数或动态调整，线程从队列...