双非本，我的offer在哪啊

会议室里突然安静了。 十几双眼睛齐刷刷看向我这个实习生。 Tech Leader停下翻PPT的手："说说看。" 我深吸一口气，打开自己准备的技术文档： "当前方案在流量洪峰时可能存在雪崩风险。我做了个压测模拟，QPS超过阈值后，下游服务的响应时间会指数级上升。建议引入熔断降级机制，并增加本地缓存兜底。" 导师看了我一眼，眼神里有惊讶，也有欣慰。 "继续说。" 🎯 三个月前，我不敢想象这一幕 Week 1：我连架构图都看不懂 第一天入职，导师给我看了系统的调用链路图。 密密麻麻的服务节点、复杂的依赖关系、各种中间件……我盯着屏幕，脑子...

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

目前0实习，想找中大厂的暑期实习和日常实习，目前进度hot100快刷完了，八股看了一多半（但很多感觉忘记了）。恳求大佬们给出一些建议和指导😸

一、大语言模型基础1. 目前主流的开源模型体系有哪些？主流开源模型体系包括：LLaMA 系、Qwen 系、GLM/ChatGLM 系、Mistral/Mixtral 系、Baichuan 系、DeepSeek 系、InternLM、Yi 等。面试里建议从以下维度比较：参数规模（7B/13B/70B…）上下文长度（8K/32K/128K…）多语言能力工具调用能力（function calling / agent）推理成本与部署难度开源协议（是否可商用）2. Prefix LM 和 Causal LM 区别是什么？Causal LM：严格自回归，token 只能看左侧历史（下三角 mask）。Pr...