今天面了个腾讯拿98K出来的大佬，让我见识到什么是基础的天花板

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原创 最新推荐文章于 2026-09-13 14:23:48 发布 251 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
AI基础设施演进：GPU算力、大模型能力与商业落地的三维博弈 人工智能基础设施正经历从通用计算到垂直优化的关键跃迁。图形处理器（GPU）作为核心算力载体，其性能不再仅由TFLOPS定义，而取决于网络带宽、调度精度与行业SDK适配能力；大模型能力评估也超越参数规模，转向SuperCLUE等结构化基准所揭示的法律推理、医疗语义、多跳逻辑等真实任务表现。GPT-4 Turbo中文满分背后，是语义空间建模粒度与专业语料质量的代际差异；而Anthropic转向TPU v5e、腾讯建设松江智算中心，则凸显推理经济性与产业嵌入性正成为新竞争焦点。当前技术价值已从‘能否运行’升级为‘ 阅读详情

 目录：

基础篇

JVM 篇

多线程 &并发篇

Spring 篇

MyBatis 篇

Spring Boot 篇

MySQL 篇

第八篇：Redis 篇

注：含内容详解! 篇幅有限，已整理好 ,点这里 PDF 即可获取

第九篇：Spring Cloud 篇

第十篇：Nginx 篇

第十一篇：MQ 篇

第十二篇：数据结构与算法篇

第十三篇：Linux 篇

第十四篇：简历篇

最后

 

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#架构 #后端 #spring boot #程序人生 #java
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AI工程化转型：从大模型参数竞赛到可交付能力编织 人工智能正经历从‘大模型即智能’向‘能力即智能’的本质回归。随着参数规模逼近物理与经济双重天花板，单纯扩大模型已无法提升实际业务价值；取而代之的是以确定性、可维护性、可审计性为核心的技术范式迁移。RAG与Agent不再只是补丁方案，而是构建可信智能流的新基座；小模型凭借数据加成、架构加成与工具加成，在垂直场景中展现出非对称优势。本文聚焦AI工程落地的关键转折点，深入剖析能力编织、模型瘦身率、推理优化等核心实践路径，为开发者提供可立即上手的选型矩阵、守门员框架与小模型三原色方案。 阅读详情

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