自我介绍实习遇到的难点，是如何克服的有在线上排查的经验吗B 平台 策略模式、工厂模式和模版方法模式是如何运用的，有什么区别阶梯退避轮询中，base 和上限是如何确定的峰值或高频请求时，如何保证 SLAC 系统 Checkpoint 回溯机制是如何实现的；取 Checkpoint 发生在哪些时机A 系统 如何保证事务下，数据库与缓存的一致性详细讲一下分布式随机分片锁八股了解缓存击穿和雪崩吗了解 JVM 内存吗垃圾回收了解过吗AI了解 AI Agent 吗了解 Agent 的上下文窗口吗；上下文超过模型窗口限制，如何处理了解过 Agent 的短期记忆和长期记忆吗算法二叉树的层序遍历 &&a...

咨询一下大家，是不是项目有很大问题啊，投简历有什么技巧吗？怎么投了几天了一点动静都没有

第 15 题：LoRA（Low-Rank Adaptation）的数学原理 题目 解释 LoRA（Low-Rank Adaptation）微调的数学原理。 一、动机 全量微调大模型要更新全部参数，显存与算力成本高。LoRA 假设预训练权重在适应新任务时，有效更新是低秩的，因此只学习一个低秩增量，与原权重相加得到适应后的权重，从而大幅减少可训练参数与显存。 二、数学形式 设某层线性变换为 ，。LoRA 不直接改 ，而是增加低秩分解的增量：  其中 ，， 为秩。前向时：   训练：只训练 、， 冻结；参数量从  变为 。 推理：可把  算好存成一张矩阵，等价于单层线性，无额外延迟；或保留  分开算...