还愿~还愿~

up 的速成基于 JavaWeb 和 c 语法基础整个学习中基本用的全是 AI，也算是另类的 AI 辅助学习路线了语法和底层原理学习：GPT(主) + Copilot + Gemini开发实现：Cursor + Codex前端 skill：Taste Skill（提示 AI 审美）、ui-ux-pro-max（增强设计能力）后端 skill：ExecPlan Skills（让 AI 按计划干活，不乱改）点个赞还有创作者激励： 复制打开抖音，我的 Go 语言学习之路 https://v.douyin.com/1fFrBlJp-TA/ 01/06 cAt:/ ********** Go 基础首先让...

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

学院本真的没希望了吗😭秋招0offer，投了也石沉大海，求各位佬指点一下😭

1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...