山东矩阵软件实习面经

1、自我介绍2、项目拷打3、介绍 DeepSeek 与 Manus，以及他们之间区别4、介绍 LLM Decoder-Only 架构Decoder-Only 架构本质上就是只使用 Transformer 里的 Decoder 结构，通过自回归的方式一个 token 一个 token 地往后生成内容。它的训练目标通常是 next token prediction，也就是根据前面的上下文预测下一个 token。它的关键点在于 Masked Self-Attention。所谓 masked，就是当前位置只能看到前面的 token，看不到后面的 token，这样模型才能按从左到右的方式学习生成。整体结...

祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2. 你对ai辅助开发代码的看法3. 一人一单和秒杀防超卖是怎么做的，lua脚本为什么能保证原子性，会出现失效的情况嘛，优缺点4. jwt，auth 2.05. 实习让你学到了什么6. 实习中遇到的最大困难7. function calling和 mcp的区别8. redis的数据结构，说一说要用listpack替换压缩列表9. quicklist的查询复杂度10. 缓存一致性怎么保证11. 本地缓存的优势12.redis watch是什么，redis的事务，function13. 聊聊实习中对ai的使用，上下文怎么控制的14. 无手撕

从Claude发布了最新的Opus4.6模型之后，我就开始把搜索推荐场景的策略PRD交给Claude来写了。给它喂了业务背景、用户画像、现有策略逻辑、几组AB实验数据，让它输出一版完整的PRD。结果出来我看了半天，说实话，打个70分不过分。框架完整，数据引用准确，甚至连实验分组逻辑和新用户的兜底方案都写得有模有样。这个质量，比8年前刚转策略方向时的我写得好，更比现在的校招生写的好太多了。那天晚上我躺在床上想了很久。不是焦虑那种想，是认真地在盘，我这么多年积累的东西，到底哪些有护城河，哪些其实只是熟练度？下面是我自己的思考，和大家分享一下。先说能被替代的部分我觉得，AI能替代策略PM大概80%的...

唉没招了，大厂全是这种吗，双飞真没机会呀！！！