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...

投了一个月了没约到面试

考研下岸了，大四上没去校招，现在没实习经验，简历投进去但是过不了筛😣，各位🐮友有什么高见吗

前段时间吃饭，跟 mentor 聊到现在毕业生找工作难这件事。他顺口说了一句话，我印象特别深： 有些面试，5分钟内其实就差不多知道结果了。甚至有的校招面试，更直接：候选人一开口，挂还是过，他心里基本就有数了。说实话，我一开始听到这句，还有点不服。我当时心里想，哪有这么夸张，大家不都得聊一会儿、问几轮，才能看出来吗？但回头看我去年那 40+ 场后端面试，我发现这话真不是吓人的。很多时候，不是你答了多久才暴露问题，是你一开口，面试官就已经听出来你对这个东西到底懂多少。两次尴尬面试经历我刚开始面试那阵子，其实就是最典型的“背过一点，但没真的懂”。后端技术栈深度不够，广度也不够，再加上人一紧张，就特别...