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...

现在已经流转了三个部门了

28双非鼠鼠第一份实习，感谢金山，感谢面试官张先生的赏识，也感谢自己很开心很开心（有没有待过的前辈，求摸鱼技巧bushi）timeline12.15 投递12.16 约面12.18 一面 半个小时后约二面12.19 二面，口头oc12.24 发offer一面1. 开发页面中使用的布局方式2. flex： 1 是什么的缩写3. 水平居中的方法4. tailwindcss 的优势5. js 的闭包6. 打印结果的题，解释为什么（var 定义 i ，setTimeout 执行打印），使用 let 的打印结果7. 箭头函数和普通函数的区别8. promise 构造函数是同步还是异步9. 内存泄漏的情况10. interface 和 type 的区别11. react 的 key 作用12. 常用的钩子函数13. 怎么避免不必要的渲染14. useeffect 的使用场景15. react 和 vue 怎么选择16. vue 的 data 为什么用函数17. tcp 为什么需要三次握手和四次挥手18. vite 为什么比较快19. 解释防抖节流和手写防抖函数，还有实现思路20. 深浅拷贝的区别和手写深拷贝，讲实现思路反问了业务，反馈时间和学习建议二面基本上是围绕项目展开，根据项目的每一项，来给场景题问你会怎么做，跟基础相关的东西如下：1. 虚拟列表的实现和原理2. zustand 和 context 的区别3. vitest 相关，写测试的话应该怎么做些什么？4. monorepo的细节问题5. 做项目的动机6. 事件委托和时间冒泡的区别有个点顺着问了我五个问题实在是答不下去了就是说感觉金山云这边面试虽然一面全是八股，但是二面还是要好好准备项目，做到能被深挖那么两三个问题的程度，鼠鼠也是运气很好，问的都是准备过的嘻嘻面试完之后还很期待这个面试官会不会是我mt或者ld，会很认真的听我说话，然后告诉我哪里有小问题，不知道是不是鼠鼠的错觉，感觉他看后辈的眼神都是带有欣赏的意味真的很复合我对mt/ld的幻想（bushi），但是后来发现他ip是北京的qwq有点点小失落，不过没关系，看隔壁某书感觉金山的节奏还挺慢的期待入职ing愿一切顺利，好运常伴吾身这里再吐槽一下流程，怎么！！这么！！慢！！急死我了急死我了！！鬼知道我从周一到接到offer这段时间有多煎熬，哎呀但是但是好在一切如愿

你是否曾被这些术语轰炸得晕头转向：LLM、Prompt、Agent、RAG、Function Calling、Langchain、SKILL……如果感觉全都不认识，恭喜你，这篇文章正是为你准备的。我们将彻底揭开这些唬人概念的“底裤”，让你发现所谓“智能体”不过是由“不需要智能的部分”构成，而整个AI技术的演进，实则是一条从“绝对刚性”到“极度柔性”的清晰路径。第一章：混乱的起点——大语言模型（LLM）与对话一切始于最古老的语言模型。最初的语言模型堪称“智障”，但随着模型参数爆炸式增长，在某个临界点，它竟涌现出了智能。为了与之前的智障模型区分，我们在前面加了一个“大”字，于是便有了大语言模型（L...