面的好挂了大家会问原因吗？

1. 介绍一下你做过的一个项目2. LoRA 的原理以及初始化方法是什么LoRA 的核心是低秩适配。对于原始权重矩阵 (W \in \mathbb{R}^{d \times k})，全参数微调直接更新整个 (W)，成本高、显存占用大。LoRA 认为下游任务需要的更新往往落在一个低秩子空间里，所以把增量写成：W' = W + \Delta W = W + BA其中，并且r≪min⁡(d,k)r≪min(d,k)。训练时冻结原始参数 (W)，只训练 (A) 和 (B)，这样参数量和优化器状态都能显著下降。初始化时通常让 (A) 随机初始化，(B) 初始化为 0，或者相反。这样一开始 (\Delta...

何意味😄

朋友的舍友大二，直接被字节捞走了，说是在github上看到了这位舍友的账号，直接联系本人了，我也一直在找实习，但是很少人要我😅😅😅

1. 你做过的 Agent 项目里，Agent 和普通问答系统最大的区别是什么？普通问答系统更多是输入一个问题，模型生成一个回答，核心在回答质量。Agent 更强调任务闭环，不只是回答，还要规划步骤、调用工具、拿到结果、根据结果继续下一步，最后把任务完成。也就是说，问答系统重点是“说”，Agent 重点是“做”。如果项目里接了数据库查询、知识库检索、接口调用、审批流或者脚本执行，那基本就已经不是单纯的聊天系统了。2. 你怎么理解 Agent 的核心组成？一个完整的 Agent 一般包括模型、Prompt、工具、记忆、规划、执行控制这几部分。模型负责理解和推理，Prompt 负责约束行为，工具负...