1. 介绍一下你做的这个项目2. LoRA 的基本原理是什么LoRA 的核心思路是，微调大模型时没有必要把整个权重矩阵都更新掉，而是只学习一个低秩的增量。原始权重记作 (W)，微调后的权重写成：其中 (A) 和 (B) 的秩都很低，参数量远小于直接更新整个 (W)。训练时冻结原模型参数，只训练这两个小矩阵，这样显存占用、优化器状态和保存体积都会小很多。它适合做领域适配、指令微调这类任务，因为很多任务对模型的改动并不需要覆盖完整参数空间。LoRA 常见会插在 attention 的 q_proj、v_proj 上，有时也会加在 k_proj、o_proj 或 MLP 层。选哪些层，本质上是在表达...

大家好，我是@程序员花海，上周我出过2篇完整从后端转Agent开发的学习路线，也收到了广大牛友的好评，感谢支持！其中一篇关于Agent的面试题更是登上了牛客榜第一，感谢各位的支持！往期文章：1.都在找Agent开发，我整理了80道相关的Agent开发面试题。：https://www.nowcoder.com/discuss/867373725035872256?2.26年全网最全Agent学习路线，拿走不谢！：https://www.nowcoder.com/discuss/864821937527128064?sourceSSR=users3.关于后端和Agent开发，聊聊我的看法：http...