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docs: 深入完善去哪儿 AI 面面经技术要点
- 补充 GC 分代模型、对象晋升路径、经典收集器对比
- 详解三色标记 STW 阶段、写屏障机制、CMS 与 G1 差异
- 添加 Structured Output 实现原理(受限解码)和架构图
- 扩展 Agent 架构模式(ReAct/Plan-and-Execute/Critic)
- 深入记忆管理:分层架构、LRU/LFU 混合淘汰策略、存储结构
- 完善冲突处理:知识图谱辅助判断、风险等级分类、配置化优先级
- 详细 Critic 架构:多层评估体系、打分量化实现
- 分类幻觉类型:Context 工程、Adversarial Verify、Hook 机制、RAG
- 添加大量 mermaid 架构图和代码示例
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1.5 MiB
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