SHEIN内推

咱不说“我能背锅，出了事可以挨骂，ai可以吗”或者反问面试官“那么你比ai优势在哪，你不也是个打工人吗”这种俏皮话？真遇见这问题，咋个回答~面试官是一个看着很资深的技术总监。他喝了口水，突然抛出了一个非常尖锐的问题：“你平时用 AI 写代码吗？现在 AI 敲代码的速度比你快 100 倍，错误率还比你低。在这种背景下，你觉得程序员的核心价值到底在哪？未来的出路又在哪？”这个问题其实我私下里思考过无数次。当 ChatGPT 刚出来能手写红黑树的时候，我也曾后背发凉，甚至怀疑过自己是不是马上要失业了。面对面试官犀利的眼神，我深吸了一口气，给出了我的回答。认清现实：编码的边际价值正在归零我回答面试官的...

我是一块砖，哪里需要哪里搬

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...