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...

各位伟大的牛友们，嵌入式软件简历求批评，不玻璃心

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🙌面试感想：还是太菜了qwq1.自我介绍+项目2.是否使用AI工具3.Goroutine和线程区别4.go-zero协程封装5.defer执行时机6.map并发7.使用的协议8.TCP UDP区别9.mysql mongodb区别10.redis使用场景11.git冲突合并场景12.docker部署 go服务13.k8s基础14.项目难点与解决方案15.职业规划