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=...

正式进入AI Coding时代了  

3月26日面的讲一下你那个微途旅行，你这个微途旅行是什么背景，自己琢磨的还是网上学习的你当时这个题目是自己选是吧？就是为什么为什么你们当时想做这个方向的尝试？你怎么判断你自己做的这个项目有没有在真实场景落地的价值，你是怎么做这种思考的？就是这种场景就是假设你做出来之后，发布到市面上，会有人用这种功能吗？这个就为什么别人不用用马蜂窝，为什么别人不用马蜂窝，用你的产品为什么要用lua脚本，解决什么问题？redis集群环境下，你怎么保证你在lua脚本上操作的key在同一个实例上来保证原子性的这个令牌桶流量控制这块。你自己实现的吗？还是找了一个现成的实现组件去用的？你这个秒杀业务主要是用什么来保障它它...