跪求offer，许愿Offer！百度三面几乎没有啥硬性问题，全部都是系统设计、技术排查问题，都是从项目、业务出发，每句话都在问，非常精细1、你的IM架构是怎么设计的2、为什么说群聊人多了，流量会指数式增长3、假如系统IO频率过高，怎么优化4、为什么考虑用redis做缓冲（缓存）5、怎么排查sql问题6、怎么让io的负载降低7、io负载降低的话，你怎么让它少写8、怎么RAG优化，怎么搭建反问：1、哪里需要提升回复：多遵守第一性，回答问题抓本质，你很多建议设施都是相似的我个人还有一点小问题，面试官认为是有些场景过度设计了，哈哈，其实是为了学习一下中间件的用法，强行加上去的已经燃成舍利子了，自大年初...

家人们，这种情况还有机会吗😥  

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...