流程很快，一面完第二天约二面，二面完hr加微信，有转正机会，但不保证转正，感谢这次流程～一面：40min自我介绍（一）项目与技术实践如何理解当前主流的 Agent 开发？项目中使用 Web Worker 的主要作用是什么？该技术调研是你独立完成的吗？AI 相关能力建设的难点是什么？项目中遇到的线上问题及解决方案？设计组件时如何考虑通用性和扩展性？如何评判网页性能是否合格？前端性能优化的核心方向有哪些？项目中虚拟滚动 / 懒加载具体是怎么实现的？（二）框架对 Vue 和 React 框架的理解？对 Vue组件通信的理解？（三）工程化Webpack 与 Vite 的核心区别是什么？Tree-sha...

报志愿时候是幻想的学技术时候是后端的找实习时候是卷爆的谈薪资时候是压价的上班的时候是想死的我当务之急应该马上回家里蹲准备考公考编，而不是在这里天天加班开会😡

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...