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...

RT，不是很好意思直接问HR

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

做了十几年业务，面过上百号人，我发现一个特别扎心的现象：很多人根本不是能力不行，而是“死”在了线上面试的临场发挥上。腾讯会议一开，对面HR或业务主管一个连环追问，平时准备得再好，脑子也容易瞬间宕机。最近总有年轻朋友问我：“AI面试助手哪家好，实时辅助答题到底怎么做才能不显得生硬？”今天咱们不玩虚的，拒绝假大空。我直接从具体岗位的真实场景切入，把市面上主流工具的底层逻辑掰开揉碎了讲清楚，帮你理清思路。一、 场景分类：不同岗位的面试“死穴”在哪？在选工具前，你得先摸清自己岗位的面试痛点，对症下药才有效。技术岗（开发/算法/测试）：典型的“茶壶里煮饺子”。代码写得溜，但一到系统设计或项目复盘，往往讲...