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...

不是我应聘个it技术支持岗位4-6k 还学历歧视上了😭

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

没有别的意思，就是纯好奇，想看看大家是不是都跟我一样，已经被AI彻底渗透生活了。以前总觉得AI是个新鲜玩意儿，偶尔用用图个方便，现在回头一看，好家伙，从睁眼到睡前，几乎每一件事都要跟AI打照面。早上醒了赖床刷手机，想找个早餐做法，懒得翻长篇攻略，直接问AI；出门不知道穿什么，看一眼天气，让AI帮搭一套不出错的穿搭；通勤路上没事干，让AI讲个小故事、推荐个歌单，时间过得飞快。到了公司更是离不开，堪称打工续命神器。写周报没思路，先让AI给个框架；写文案没灵感，丢几个关键词让AI生成几版再改；做表格想不起来函数，直接问AI；甚至跟客户沟通的话术，都要让AI帮忙润色得更得体一点。有时候思路卡住了，也会...