1. 大模型微调的完整技术方案与工程落地细节采用 LoRA 参数高效微调方案，仅对 Transformer 的 Q/V 投影层添加低秩矩阵，冻结底座模型参数。训练时设置秩 r=8、缩放因子 α=16，使用 AdamW 优化器，学习率 2e-4，配合余弦退火学习率调度与梯度裁剪。工程上使用混合精度训练、分布式数据并行，提升训练效率，训练后合并 LoRA 权重，不增加推理延迟。 import torch import torch.nn as nn class LoRALinear(nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, r=...

我之前最常挂在二面。二面经常考察技术深度的表达，我多次因为对原理的阐述不够透彻而被刷下来。每次挂掉后，我都会把问题整理成教学笔记，通过给别人讲解的方式加深自己的理解，同时增加每日基础原理的练习。在心态上我选择把每次失败当作夯实基础的机会。经过持续针对性强化，我后来在二面的通过率明显提升，最终拿到了匹配自己能力的实习岗位。

自我介绍编程题 1：给定有序数组和目标值，找到目标值的左边界和右边界（无则返回 [-1,-1]），要求用二分法优化。编程题 2：给定数字位数 N 和相邻位差值 Δ，打印所有符合条件的数字（如 N=3、Δ=7 时，181 符合条件），并分析时间复杂度。如何用回溯法（DFS）优化编程题 2 的解法？HTTPS 的加密流程是什么？服务端如何将公钥安全地发送给客户端？CA 证书的校验过程是什么？编译原理中，安卓的编译过程包含哪些阶段？反问：猿辅导海豚事业部安卓岗位的业务和技术栈是什么？

昨天结束的hr面，游戏研发工程师服务端许愿一个offer4.23晚九点收到offer