还愿猿辅导，已意向书

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...

朋友说这个是云证，算是入职流程了，怎么等了一天还没 hr😶

如题，求大佬们给点意见

前几天刷到个视频，一个哥们儿只敲了三行提示词，AI 就把整个后台管理系统吐出来了，还带自动测试和 UI 美化。我当时就乐了：这不就是传说中的“Vibe Coding”吗？靠“感觉”而不是一行行敲代码。圈里瞬间炸锅，有人喊“初级岗位要完蛋了”，有人直接辞职去考公。我的看法很直白：它确实会干掉一部分低端重复岗，但远没到把新人全 KO 的地步。相反，这可能是职场新人最爽的一次弯道超车机会。为什么不会全灭？因为 AI 现在还只是“高级复读机”。它能根据 vibe 飞快生成 CRUD、页面、API，但一旦碰到业务逻辑模糊、遗留系统烂摊子、或者甲方突然改需求，它就抓瞎了。真正值钱的不是“会生成代码”，而是...