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...

项目代码黑马点评，ai优化了一下，加了几个点agent项目也是比较简单玩具的一个项目。代码能力实在不怎么熟练，光去看八股了，算法的话，目前刷了两遍hot100和部分的150的题目面后端的话，直接对着大厂暑期实习冲吗，海投那样吗？求大佬点评点评

本2硕9，力扣是没刷完的，八股是没背完的，准备先投中小厂练练手，逼自己先面试找找感觉。大厂到底什么时候才配投啊，看了面经能掰扯的最多才一半

一、核心项目深挖请详细介绍一下实习项目，包括项目背景、你的核心职责、落地成果。请讲一下系统的完整优化过程，包括根因定位、解决方案和最终效果。请详细介绍项目里的Memory复用机制，包括设计初衷、核心实现、存储与管理方案。你为什么选择主从多Agent架构？对比其他架构做了哪些选型取舍？这个项目目前还有哪些技术瓶颈？后续的迭代优化方向是什么？你了解哪些主流的Agent架构？请讲一下ReAct、Self-Discovery、Plan-and-Execute等架构的核心原理与适用场景。二、RAG项目深挖（电商智能导购项目）请详细介绍一下这个电商RAG智能导购项目，包括核心功能、完整实现链路、落地效果。...