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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...

rt，27号开的提前批，当天下午投递，晚上约面，约的是次日（28日）晚上，计划半小时面试官自我介绍，我自我介绍后续围绕项目、实习、场景拷打，无算法、少量八股围绕我的一个高并发项目拷打，多级缓存，HeavyKeeper原理，Caffeine，分布式系统缓存一致性...另一个项目拷打，线程池是如何设计的，单核多核下IO阻塞计算型如何分配线程，aop和反射在项目中的应用，动态代理，多智能体协同中实现一致性的机制...半小时过了面试官说还想问点问题，接着面了二十分钟实习拷打，多租户平台设计隔离性设计是如何保证的，权限校验的设计，策略模式最后问对希望偏业务一点还是中台一点，对于base地的考虑反问，问部...