1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...

三月底投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下已修改，希望大佬指点一下

目标后端

双非27届0暑期实习offer，3月一个面试，4月一个面试，绝大多数都是简历挂，之前实习的中厂发了校招offer（27年入职，没签三方），需要一直实习到毕业，目前是在学校gap，如果没有拿到更好的暑期offer，6月该回去吗求建议