全文约 8000 字 | 预计阅读 15 分钟 | 建议收藏慢慢看目录春招流程总览我的春招数据复盘笔试题型汇总后端开发面试高频题Agent / AI 方向面试高频题手撕代码题汇总AI 画像 & 开放性问题HR 面 & 谈薪高频题这轮春招教会我的事前言先说起点26 届，浙大软件硕士，秋招因为自身原因没参加，春招从零开始。目标岗位是后端开发 + Agent 应用开发两条腿走路。2 月底才开始投简历，手里没有任何 Offer 保底。再说终点投了 36 家公司，前后经历了 40 多场面试和对话，拿到了 5+ 个 Offer。最终去的方向是 Agent 开发——听起来挺酷，但本质还是开发...

忽然收到了面试邀请 有没有友友有面经分享 投了这么多 第一个面试机会

昨天面试官打电话来说有事情，晚点发个邮件调整一下时间，结果今天显示流程结束了，要发一封邮件问问吗

1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答，而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大，适合任务分布和原模型差异比较大的场景，比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候，它更容易学到深层适配；LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景，特别是多任务并行或者多租户配置时，管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移，比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯，LoRA 往往就够了。反过来，如果发现训练后模型虽然会答，但深层行为模式改不动，比如推...