1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...

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

📍面试公司：涂鸦智能🕐面试时间：3.18💻面试岗位：软件测试❓面试问题：自我介绍举实习的具体内容，怎么落地的怎么去控制跑跳操作的通过gui模拟键盘指令pyautogui.keyDown('w') 【推荐】通过lua调用游戏底层接口，这种方式稳定性高，不受UI变化环境影响，还可以控制参数详细来说就是python（自动化测试脚本）-> socket发给游戏内lua服务 ->lua（客户端脚本层解析指令+找到对应接口） -> tolua（桥阶层 把C#函数暴露给lua，让lua可以调用）-> C#（游戏核心逻辑层） -> 角色的跑跳动作跑跳这些操作怎么做自动化断言...