刚看到百度今年暑期实习的数据，5000+Offer，90%AI岗。说实话，第一反应是：这规模，有点狠。简单拆一下这个数字背后的逻辑，你就会明白为什么这可能是27届最好的窗口期。作为一个去年刚经历过校招、现在已经在搬砖的25届小学长，我简单说几个让我觉得“这波27届确实赶上好时候了”的点。1.这个数字，放在之前不敢想我记得投暑期实习的时候，百度的盘子大概是2000-3000的量级，专项也就三个。今年直接干到5000+、七大专项。不是说百度以前不好，而是今年的供给量明显上了一个台阶。放在头部大厂里，能把暑期实习开到5000+的，一只手数得过来。而且90%是AI岗，这意味着名额基本都集中在我这种学计...

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

牛爷爷们  是不是实力经历写的太简单了该接着偷点产出 投了快半个月依旧0约面暑期实习  基本把开的大厂官网全投一遍了  求指点我想要去腾讯我想要去阿里我想要去字节我想要去百度我想要去美团我想要去携程我想要去快手我想要去pdd我想要去网易骗你的 我哪都想去😭 球球约个面吧

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...