快手内推码快手内推码快手内推码快手内推码

🎤话筒交给招聘君！今天要安利的团队是 👉 中国交易与广告🌱 关于我们产品研发和工程架构-中国交易与广告团队，负责抖音电商、生活服务、广告营销等营收业务的研发。用技术带来美好生活，让用户发现更多优价好物，为用户提供更丰富独特的生活体验;连接海量用户与商家，促进交易达成，让生态里全流程体验更流畅，助力营收业务长效增长。加入团队，你将投身流量与增长主战场，挑战复杂业务场景技术难题;直面真实商家和用户，用技术解决看得见的问题，在实战中快速成长，书写属于你的价值故事!🔥 热招岗位前端、后端、客户端、算法、 安全、测试开发、产品、运营📍 工作地点北京、上海、杭州、成都、深圳📮 投递方式1️⃣ ...

绷不住了

简历求拷打，有没有大佬给点建议😭实习经历不太会写，大部分都是做业务功能的没有很强的技术点😟

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...