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...

真有点逗了这个公司，一面过来发现是hr来面我，我还吐槽说怎么来个hr一面，然后我简历很多都写了的内容她还要再问一遍，当时就觉得有点奇怪，后来面完了过了两天发现当时都没收我简历直接面的，然后今天半夜发挂了的通知，其实我很好奇的是这种kpi面意义在哪，我看他约了好多天面了，一个mini公司哪来这么高的kpi（面多了习惯了，不生气，只是有点好奇这种kpi是因为年底了要把一年的kpi刷够吗）

希望各位大佬能给些建议

某大厂面试官：其实你简历上写的这些东西，其实我们都不感兴趣😅。某次反问环节，当我问到面试官“您对这个岗位的应聘者有什么期待？”，他沉默一会，叹了口气，开始了长达十分钟的输出——（以下是省流版）1.大厂看重面试者的潜力，而不只是经历匹配度。所谓“高潜人才”，必须要多进行思考，比如，这个任务的困难是什么，怎么做更好？为什么？大多数面试者问完面试官负责的业务之后就开始提下一个问题，其实你完全可以针对这个业务谈谈自己的理解，“我认为这个任务可以用xx方法去做”“这个业务的痛点是不是xxx？”，哪怕你的说法完全是错误的，面试官也能看到你的态度。2.自我介绍的时候，也要体现对公司的思考。面试之前，去查一...