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艾吃饭
2019-11-08 16:58
陕西师范大学 数据分析师
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2019-11-08
在牛客打卡37天,今天学习:刷题 10 道
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03-30 21:04
武汉大学 Java
美团 业务研发平台 一面
自我介绍是没有的一上来先问实习中的难点然后问了下项目中怎么用aop的,如何考虑性能后面全是开放性问题:从0到1学习一门技能的过程,什么动力促使你学习它的,有没有遇到过不配合工作的同事,如何确定某个技术是否适合这个场景最后给了个ai coding我真不行了
查看8道真题和解析
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03-29 00:28
已编辑
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27届agent简历
之前的简历面试官被喷写的涉猎范围太广了,求大佬看看这版有没有问题
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03-15 15:36
已编辑
门头沟学院 Java
心态爆炸了
28届找小厂实习,沟通了一百多一个面试都没有,简历投了十份但是都没后续了,不知道问题出在哪,是项目问题吗,有没有大佬帮我看看。
今天你投了哪些公司?
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04-02 23:29
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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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