1. 介绍一下你做过的一个项目2. LoRA 的原理以及初始化方法是什么LoRA 的核心是低秩适配。对于原始权重矩阵 (W \in \mathbb{R}^{d \times k})，全参数微调直接更新整个 (W)，成本高、显存占用大。LoRA 认为下游任务需要的更新往往落在一个低秩子空间里，所以把增量写成：W' = W + \Delta W = W + BA其中，并且r≪min⁡(d,k)r≪min(d,k)。训练时冻结原始参数 (W)，只训练 (A) 和 (B)，这样参数量和优化器状态都能显著下降。初始化时通常让 (A) 随机初始化，(B) 初始化为 0，或者相反。这样一开始 (\Delta...

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本篇为学员投稿，二面已拿到 offer！，分享出来给大家参考。二面和一面完全不是一个风格。一面考的是你会不会，二面考的是你能不能用、能不能想。面试官是组内 tech lead，开场先聊了十分钟竞赛经历，问得很细，不是走过场，是真的在看你解决问题的思路。然后顺着项目一路追问，每个技术选型都要说清楚为什么，有没有考虑过其他方案。后半段聊到了 AI 对嵌入式行业的影响，这个问题很开放，没有标准答案，面试官更想看你有没有自己的判断。整体氛围比一面轻松，但对思维深度要求更高，背八股没用，要真的思考过。1. 自我介绍 + 竞赛经历深挖面试官让我介绍了一下参加过的竞赛，然后开始追问："你在比赛里遇...