AIGC项目
专注AI与高并发架构实战，精通大模型私有化部署、RAG知识库、AIGC生成（文生图/图修复）及Stable Diffusion应用。熟练掌握Spring Cloud微服务、Redis缓存、分库分表、分布式事务与任务调度，具备统一支付、保险系统、派单调度等复杂业务系统设计开发能力。
大模型推理与应用术语解释
简介：大语言模型核心技术涵盖推理、生成式AI、检索增强生成（RAG）、提示工程、上下文学习、代理、多模态学习与语义搜索。这些技术共同推动AI在内容生成、知识检索、智能决策和跨模态理解等方面的能力跃升，广泛应用于对话系统、创作辅助、企业服务与自动化场景，正重塑人机交互与信息处理范式。（239字）
全面认识MCP：大模型连接真实世界的“USB-C接口”
MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的AI“万能接口”，旨在统一大模型与工具、数据源的连接标准。它简化集成、提升任务处理能力，被誉为AI时代的“USB-C”。通过标准化通信，MCP让智能体可自主调用工具、执行复杂任务，推动AI应用迈向高效、安全、可扩展的新阶段。
基于 RocketMQ 构建 高可靠 A2A 通信通道
A2A协议由Google于2025年发起，旨在构建跨厂商AI智能体的标准化通信机制。通过支持gRPC、JSON-RPC及RocketMQ异步通信，实现多智能体高效协同。基于RocketMQ的实现方案提供开箱即用的高可靠通信，支持任务分发、流式交互与状态查询，助力构建开放、可扩展的多智能体系统生态。（238字）
面试真题
多套AI与Java面试题涵盖RAG、智能体、大模型部署、分布式系统、JVM调优、数据库设计等核心技术，深入考察项目经验、架构能力与技术深度，适用于中高级工程师岗位选拔。
大模型训练方法与技术术语解释
预训练、微调、RLHF、思维链等技术共同构建大模型能力。预训练打基础，微调适配具体任务，RLHF融入人类偏好，思维链提升推理，少/零样本学习增强泛化，指令微调优化交互，自监督学习利用海量无标注数据，温度控制生成风格，蒸馏实现知识迁移，缩放定律指导模型扩展。这些核心技术推动大模型在多领域智能应用中持续突破，实现从理解到创造的跨越。（238字）
大模型推理与应用术语解释
本系列介绍了大语言模型核心技术：推理实现高效生成，生成式AI创造多样化内容，检索增强生成提升准确性，提示工程优化输入引导，上下文学习实现零样本迁移，代理构建自主智能体，多模态学习融合多种数据形式，语义搜索理解深层意图。这些技术共同推动AI向更智能、更实用演进，广泛应用于内容生成、知识服务与自动化系统，成为现代人工智能发展的核心驱动力。（238字）
MCP对大模型应用落地的价值
MCP构建了AI应用中本地与远程服务通信的标准桥梁，通过统一接口简化集成、扩展任务处理能力，并增强安全合规性，助力AI高效、安全完成复杂任务。
