比亚迪byd秋招

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...

秋招0offer，估计简历有问题   

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了

本科电子，汕头某双非（）大三，想找个暑假的实习，大佬们能帮我看看我简历咋样吗。项目都是真的，不过我是调库侠，没怎么深入研究过。