首先是菜菜的基本情况呢。bg：本科南航非科班，靠ICPC区域银跨保南软，目前研一（两年制），零实习项目：手搓软光栅，手搓UE的FPS项目，都挺水的，可以看我github：atri2333.github.io本科毕业那段时间生病了呢，从五月份躺到了九月份开学，所以准备的很晚的了，之前只在大四的时候自学过Games101。UE主要看文档，然后看过udemy上的GAS教程呢，但是时间不够只看了一半。后续自己准备项目的时候也感到有点力不从心。八股：编程指北、小林coding，还有知乎上不羁的游侠。接下来是暑期战况呢。泡：巨人网络、吉比特简历挂：字节、叠纸、莉莉丝（梦厂爆哭x1）、鹰角（梦厂爆哭x2）二...

4月初开始投的，学的太杂了，啥都不精，虽然投的也不多，但是目前就三个笔试，其他的还在筛选中，0面。暑期实习到底在招什么人？

想找暑假的Java后端的日常实习，求指导

第 15 题：LoRA（Low-Rank Adaptation）的数学原理 题目 解释 LoRA（Low-Rank Adaptation）微调的数学原理。 一、动机 全量微调大模型要更新全部参数，显存与算力成本高。LoRA 假设预训练权重在适应新任务时，有效更新是低秩的，因此只学习一个低秩增量，与原权重相加得到适应后的权重，从而大幅减少可训练参数与显存。 二、数学形式 设某层线性变换为 ，。LoRA 不直接改 ，而是增加低秩分解的增量：  其中 ，， 为秩。前向时：   训练：只训练 、， 冻结；参数量从  变为 。 推理：可把  算好存成一张矩阵，等价于单层线性，无额外延迟；或保留  分开算...