字节跳动 校招内推

1. 你最近在学哪些课程或技术方向？2. 你有没有使用过 AI 相关工具？有，用过 Cursor 和 ChatGPT。主要是辅助写一些重复性代码、补测试用例、解释报错、查 API 用法，也会用来做知识点对比，比如 synchronized 和 ReentrantLock 的区别，或者分析 SQL 为什么慢。一般我会把它当辅助工具，不会直接照搬结果。3. 你用 Cursor 的时候遇到过什么问题？最大的问题是上下文理解不一定完整，尤其是跨文件和跨模块的时候，生成的代码可能能跑，但不一定适合当前项目。还有就是它有时会忽略边界条件，比如空值、并发安全、事务失效这些问题，所以关键逻辑我还是会自己过一遍...

就是觉得好漂亮，可能是配色？

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...