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检索到相关材料，并不等于系统获得了可以用于判断的知识。本文区分 Representation、Knowledge 和 RAG 的职责，提出知识对象、来源证据、成熟度、版本与适用边界等工程要求，说明认知成果如何被验证、引用和持续更新。 研究说明：知识驱动计算（Knowledge-driven Computing，KDC）是我们提出和正在打磨的一套 AI 应用软件工程理论，目前仍处于开放研究阶段。它不是业界已有的通用概念，也不是已经成熟的架构标准。这一系列文章将从具体工程问题出发，逐步说明我们为什么提出 KDC、它试图解释什么，以及哪些判断仍有待实践验证。
一辆车从地面驶入隧道，网络从 5G 掉到 4G，再掉到无信号，出隧道又切回 5G。整个过程 40 秒。在车端日志里，这 40 秒是这样的：TCP 连接在信号衰减时卡在重传与内核超时退避里；等系统终于宣布连接死亡，车端 SDK 才开始重连——TCP 三次握手加 TLS 握手，在刚恢复的弱信号下又是若干次往返。加起来，这辆车有 8 秒 左右处于「物理上有网、业务上失联」的状态。更麻烦的在服务端：早高峰时段，几千辆车先后穿过同一段隧道，然后几乎同时向 Broker 发起重连。每次重连都要完整握手、鉴权、恢复订阅关系、清理旧连接状态。
本文讲述腾讯15年资深后台工程师，在 AI 时代如何入门大模型推理工程。全文围绕三条主线展开：从资深后台工程师到推理工程新人的抉择、推理工程的入门路径与自检方法、AI Infra 与通用 Infra 的同源与分野。
