数开之实时开发 发展前景

1.CogVideoX 的模型结构、3D VAE 的压缩率、MM - DiT 的优势、4f+1为什么要＋12.FLUX 的结构，生成模型，优势3.SD3的架构，生成原理 Flow matching4.VQ - VAE 使用的的损失函数，训练过程5.为什么用 Lora 微调，为什么不用 ControlNet6.Lora 的原理， LoRA 在推理的时候怎么与原参数融合不带来时间成本7.Flow matching 与 DDPM 的区别及优势8.数据和 prompt 构建的过程9.个人怎么看待视频生成和图像生成，更倾向于那种10.Wan2.1的详细架构和训练细节11.算法：0841．钥匙和房间

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...

1. Transformer现有架构在什么情况下，哪个模块会导致用户意图判别不准？2. Transformer中的Q、K、V分别来自哪里？代表什么？3. MOE（混合专家模型）和传统Transformer的核心区别是什么？4. GRPO 和 SFT 的数据量分别是多少？5. 项目中数据输入是整段视频，还是拆分使用OCR、ASR分别处理？6. 力扣岛屿题第10题中，DFS/BFS里计数函数的两个循环分别起到什么作用？7.上下文场景中，单Agent和多Agent各自的优劣势是什么？8. 什么情况下选择单Agent，什么情况下选择多Agent？9.向量向量化后，距离计算的方法有哪些？

HR提前电话了解求职意向聊天4分钟【我们的流程也比较相对比较简单，就不做线上的这种测试题，我们就这个一会有一些简单的问题跟同学来问一下，快问快答。后面的话就去给部门做简历的推荐，看部门的反馈好吧。】Java 中访问修饰符有哪些finally 和 finalize 有什么区别呢抽象类跟接口的区别是什么？线程和进程的区别是什么？Arraylist 和 Linkedlist 有什么区别？数据结构里都有哪些排序的算法？那冒泡的话，它具体的一个实现逻辑是什么？那时间复杂度怎么样？数据库中多表查询内连接跟外连接有什么区别？那事务的隔离级别有哪些？他们分别都解决什么问题？