刷到太多牛友吐槽：投了上百份简历，零面试邀约，每天在焦虑里摆烂，不知道该做什么，眼睁睁看着春招快结束了，越来越慌。我太懂这种感受了。去年秋招，我投了80多份简历，只拿到2个面试邀约，全挂了。后来春招，我靠着空窗期的精准规划，投了60份简历，拿到了12个面试邀约，最后拿下了字节、阿里、美团3个offer。今天就把我亲测有效的方法全部分享出来，零面试邀约不可怕，可怕的是你在焦虑里躺平，白白浪费了弯道超车的机会。这6件事，每天花4小时就能做完，坚持1周，就能看到效果，面试邀约直接找上门。先搞懂：为什么你投了几百份简历，却零面试邀约？在说怎么做之前，先帮大家找到根源，90%的零面试，都是这3个原因导致...

双非学历之前校招的时候boss拉满了，都是招呼别人，也很少有人理我。现在有了个title投社招一堆人招呼我，体验到了92投boss的感觉，别人主动给你打招呼。上午大概发了十几个左右的招呼下午就约了两个面试。回头给牛友们发一下社招的面经。

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

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...