1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...

测评完就显示结束了完蛋了

目前只有wxg约过一面，手撕没撕出来就挂了

今天整理了一下滴滴二面的整体流程和高频考察点，明显能感觉到二面和一面的区别还是很大的。一面更偏基础和项目经历的初步了解，二面则会继续深挖项目细节、工程思维、技术选型、问题定位能力，以及 C++ 核心知识和手撕代码能力。很多题目表面上不难，但如果项目细节不熟、底层原理说不清、回答不够结构化，就很容易卡住。这篇复盘主要把这次面试中出现的题目整理出来，方便后面继续针对性准备。题目介绍一下你参加过的竞赛，遇到的最大挑战是什么？竞赛项目中你是如何做技术选型的？为什么选这个方案而不是其他方案？你的项目中是如何保证代码质量和可维护性的？项目中遇到过内存泄漏或崩溃问题吗？你是怎么定位和解决的？C++ 虚函数的...