远景能源南京站，三面后通知结果···

1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答，而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大，适合任务分布和原模型差异比较大的场景，比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候，它更容易学到深层适配；LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景，特别是多任务并行或者多租户配置时，管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移，比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯，LoRA 往往就够了。反过来，如果发现训练后模型虽然会答，但深层行为模式改不动，比如推...

刚加上这个hr，结果是个广子，发完第一句话就被封号了微信

学java第六天，效率太慢了把游戏删了我再玩是sb

自我介绍。使用 new 关键字创建对象时，一般会执行什么过程？如何判断对象的某一属性是自身的还是从原型链上继承过来的？有哪些方法？你如何理解闭包？实际开发中有哪些典型应用场景？给出事件循环代码，判断执行顺序并解释原因。实现一个带并发限制的异步调度器，说明构造函数、add 方法、run 函数的实现思路。Vue 3 中 Ref 跟 Reactive 的区别是什么？Vue Router 的权限拦截是怎么做的？Vite 跟 Webpack 有什么区别？有没有尝试过写配置优化打包速度或构建速度？开发过程中遇到代码冲突时，如何处理？状态码 302 代表什么意思？对话平台对接的是什么模型？为什么使用 SSE...