海康威视笔试看了下只有我觉得难

上周面试了乐信圣文的Unity开发，虽然最后没过，但是还是想记录一下这次面试。我的基本情况是：0实习，211本科，有竞赛经验，对unity开发也不了解一面：1.介绍一下自己2.提问简历上的在校经历与竞赛经历问了笔试之中的几道题和我的答题思路，这些都是我自己做的，所以回答的很流畅3.常用的几种设计模式（答出来了），但是后面又具体问了MVC，这个没有具体了解4.单例设计模式是什么，工厂模式和策略模式的区别（答出来了）5.SOLID具体指的是什么（最后D的回答不太好，应该是依赖倒置原则，我忘了名字了，只说是一般在基类中我们使用纯虚函数来实现这一原则）6.里氏替换原则的具体内容（答上来了）//接下来就...

刚加上这个hr，结果是个广子，发完第一句话就被封号了微信

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

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...