[Blog]SpringBootExcel导入(☆☆☆)
本任务要求实现博客系统的Excel导入功能，需掌握SpringBoot、MySQL、Maven及POI/EasyExcel技术。面对无原型、无排期的模糊需求，锻炼独立分析与实现能力，结合AI、自学或参考教程完成，提升实际开发水平。（239字）
[Blog]SpringBootExcel导入(☆☆☆)
本博客基于SpringBoot实现Excel批量导入功能，解决人工逐条录入低效问题。结合MySQL、Maven及EasyExcel/POI技术，提升数据处理效率。通过AI辅助或自主学习完成，培养独立开发与需求分析能力，为转正积累实战经验。（238字）
大模型应用开发中MCP与Function Call的关系与区别
MCP与Function Call是大模型应用的两大关键技术。前者是跨模型的标准协议，实现多工具动态集成；后者是模型调用外部功能的机制。MCP构建通用连接桥梁，支持多模型、跨平台协作，具备高扩展性与解耦能力；Function Call则依赖特定模型，直接解析意图并调用函数。两者在企业级系统中可协同工作：模型通过Function Call识别意图，转为MCP标准请求调用工具，兼顾智能解析与生态扩展。未来将趋向融合，形成“模型解析-协议传输-工具执行”的统一范式。
大模型伦理与公平性术语解释
大语言模型中的偏见、公平性、可解释性、安全对齐、人类对齐与隐私保护是AI伦理核心议题。偏见源于数据，需通过去偏技术缓解；公平性要求无歧视输出；可解释性提升透明度与信任；安全对齐防止有害内容；人类对齐确保价值观一致；隐私保护防范数据泄露。六者共同构成负责任AI发展基石，需技术、伦理与法规协同推进。（238字）
参考简历模板
项目名称：多领域智能微服务系统
技术架构：SpringBoot + Spring Cloud Alibaba + Spring AI + Nacos + MyBatis + Gateway + Redis + RAG + 知识图谱
项目描述：本系列项目覆盖教育、金融、物流、家政等领域，基于微服务架构融合大模型与AI技术，实现智能推荐、风险控制、路径优化与服务调度。结合RAG、知识图谱、MCP协议及多模态处理，提升系统智能化水平。通过Spring AI对接通义千问，实现语义理解与工具调用。
RocketMQ for AI：重新定义 AI 应用通信范式
RocketMQ LiteTopic 专为 AI 场景打造，支持百万级轻量队列，实现会话级私有通道与细粒度订阅。LiteConsumer 动态管理节点订阅，免依赖 Redis 与广播，简化架构。原生支持断点续传、状态恢复，保障多轮交互可靠闭环，构建高效弹性通信新模式。（238 字）
数字孪生项目的开发
数字孪生不仅是3D建模，更是物理实体、实时数据与仿真模型的深度融合。通过IoT感知、多层架构与引擎渲染，实现虚实同步、动态交互与智能预测，广泛应用于工业、医疗与城市数字化。#数字孪生 #智慧系统开发
