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...

RT，不是很好意思直接问HR

双非本大二，简历求拷打。在CSDN上发了20+博客，阅读2.3w。感觉数据有点差有必要写简历上吗

分享一个近期看到字节开源的工具Midscene: https://mp.weixin.qq.com/s/8I39_TTiGM13BL2fi6gFBA以后的软件测试行业只会更加智能化,简单化, 传统手写测试用例,人工写UI自动化/接口自动化脚本的方式已经逐渐落幕,更多的是利用AI/已集成的平台, 以最低的成本和时间就可以快速上手完成自动化和专项,同时解决目前自动化存在不稳定,维护麻烦等一系列痛点,人脑学习的速度永远跟不上机器,劝谏做测试岗位实习|正岗的同学向六边形战士靠拢,市场存量竞争现在是非常激烈了~