我正准备继续划水，突然被 @ 了。 "让实习生来讲吧，正好练练手。" 群里瞬间安静了三秒。 我看着屏幕上那份自己负责的分布式缓存选型方案，手心开始冒汗。明天要面对的，可是十几位 Tech Leader 和架构师。 📈 第二天，会议室 我站在投影前，深吸一口气，开始讲述这个月的工作成果： "我们团队负责的核心交易系统，日均请求量在千万级。现有缓存方案在高并发场景下存在热点问题，我调研了三种分布式缓存方案……" 讲到技术选型的权衡时，一位架构师打断了我："你这个容灾设计，考虑过跨机房的场景吗？" 我愣了一下，然后想起上周做全链路压测时遇...

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

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...