ai短剧背八股

Java这些年一直很稳。金融、政企、互联网中后台，到今天仍然离不开它。但问题在于，稳并不等于增长。当行业红利放缓，我们都会遇到同一个困惑：除了写Java，还有没有其他的路可以选？如果只能推荐一个方向，我会先看“能不能放大个人价值”。这也是为什么云原生相关技术越来越重要。Docker、Kubernetes、服务治理、可观测性，这些并不是简单的工具堆砌，而是决定系统如何运行、如何扩展、如何省钱的核心能力。会写业务代码的人很多，但真正理解系统如何在生产环境稳定跑起来的人，始终稀缺。对Java程序员来说，这是天然延伸，而不是推倒重来。另一个值得认真考虑的方向是 AI 工程化，而不是“算法本身”。大多数人不需要从零训练模型，但懂得如何调用模型、设计Prompt、做模型服务化、把AI接进真实业务，价值正在迅速放大。会Java、再会一点Python，加上工程经验，很容易成为“能把AI真正落地”的那一类人。这种角色在公司里往往不显山露水，却很难被替代。如果你更偏底层或对性能、硬件敏感，嵌入式和边缘计算依然是长期存在的机会。智能硬件、新能源、工业控制，这些领域节奏慢，但壁垒高。一旦积累下来，竞争对手不会太多。它不一定性感，但非常耐用，适合愿意长期深耕的人。当然，也有人转向前端、数据、甚至产品。但真正值得警惕的不是方向选错，而是“只学语法、不碰场景”。任何技术，一旦脱离真实问题，很快都会贬值。技术本身不稀缺，解决问题的能力才稀缺。

从 Yao 等人，2022 引入了一个框架，其中 LLMs 以交错的方式生成 推理轨迹 和 任务特定操作 。生成推理轨迹使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。操作步骤允许与外部源（如知识库或环境）进行交互并且收集信息。ReAct 框架允许 LLMs 与外部工具交互来获取额外信息，从而给出更可靠和实际的回应。结果表明，ReAct 可以在语言和决策任务上的表现要高于几个最先进水准要求的的基线。ReAct 还提高了 LLMs 的人类可解释性和可信度。总的来说，作者发现了将 ReAct 和链式思考 (CoT) 结合使用的最好方法是在推理过程同时使用内部知识和获取到的外部信息。它是如何运...

landing 期基本靠自己摸索，强度很大，自己琢磨流程、踩坑试错，重点啃了 Go 语言，上手后发现和 C++ 有不少相近之处，语法和逻辑上能找到共通点，学起来省了不少力，慢慢摸透了工作节奏，度过了适应期。

大家好呀，我是飞鱼最近我做了个小程序：躺了么，我简单介绍下，也欢迎大家试用。为什么做「躺了么」说白了，就是想做个轻松点的小工具，让自己别老被工作牵着走，也别总觉得摸鱼是罪过。记录每天到底花了多少时间在工作、多少时间在放松？有了数据，心里就有数。名字的灵感来自最近很火的APP：死了么，这种反讽风格。我可以把它转成更轻松的问法：不是逼你卷，而是简单问一句：今天躺了吗？这里说句题外话，其实死了么这个APP的创意，应该很多人都能想得到。毕竟现在是孤独经济时代，独居年轻人这个群体规模已经非常庞大。我之前也想做一个类似的，但觉得太简单了，一直在问自己，真有人用么。现在明白了，AI时代了，有想法创意之后任何...