前两天听了腾讯 HR 的一期播客，叫《VoL.7：90%的人都做不好自我介绍》。里面提到一个数据：90%的候选人，自我介绍都是在无效重复简历内容。 HR 原话是这样说的：  “候选人能进入面试环节，简历面试官早就看过了。你再给我讲一遍学校、专业、实习公司，这叫精神不集中，我在脑子里等你讲点我不知道的东西。”  说白了，面试官等你的是 “简历之外的信息”。你把自己的简历再背一遍，相当于在考场上把题目抄了一遍交上去。 对测开这个岗位来说，自我介绍尤其关键——因为测开的定位介于开发和测试之间，你得在短短一两分钟里，说清楚“我为什么适合这个岗位、我能创造什么价值”。 今天这份指南，就是直接把 HR 给...

投的大厂几乎全都是简历挂，我不太明白，我问了很多人他们都说简历没什么问题。可是快手挂我两遍美团、阿里大部分、拼多多、字节剪映、懂车帝、爱奇艺、百度、oppo、小米、美的、哔哩哔哩基本上都是简历挂。我想不通了，一整个三月只有腾讯和钉钉给面了。结果腾讯的两道题我没a出来，钉钉遇到kpi面，面完出来看官网果然是秒挂，我已经觉得绝望了。难道真是简历问题？

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...