有没有牛友跟我一样？春招面到现在，仿佛陷入了一个死循环：简历能过，一面能过，一到二面必挂。就像有个魔咒，不管怎么准备，二面永远是我的滑铁卢，面到现在，我都快有二面PTSD了。金三银四快结束了，我前前后后投了200多份简历，进了16家的面试流程，其中12家都挂在了二面，剩下3家挂了一面，1家挂了HR面，至今0offer。身边的同学都陆续上岸了，只有我，还在一轮一轮地面，一轮一轮地挂，而且永远死在同一关，真的太磨心态了。最崩溃的是上周，面阿里本地生活的Java后端岗，一面手撕算法全对，八股答得也很顺，面试官当场就说“一面过了，等二面通知”。我开心了一晚上，熬了通宵准备二面，把项目翻来覆去地梳理，把...

三月底投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下改了一版新的，求大佬们看看

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

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...