#顺丰

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...

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不是我应聘个it技术支持岗位4-6k 还学历歧视上了😭

三月初开始投递简历，到现在陆陆续续也投了千份之多，收到面试邀约不过二十，期间也收到几个中小厂offer，但合不上自己心意，也全都婉拒。学了很多，成长很多，遇到很多有意思的牛友，面试也越来越娴熟。曾几何时，在焦虑的失望中反复挣扎度过，很后悔自己没有一段实习经历，让我的简历如此苍白。如果让我回答什么时候找实习最好：我觉得大二假期的那段时间是最好的，提前体验求职的难度，不至于大三这时候过得那么艰难。而到大三这段时间，别人刚起步，你已经有经验，直接冲更好的公司、更好的岗位。很多人可能觉得我还没学会我还都不懂，不能实习。但是职场里的东西，学校根本教不会，只能实习学。如果当时早一点出发，我会比现在从容太多...