前端面试问题：1. 自我介绍2. 低代码平台Blocksuit方案，这个技术选型的逻辑3. 物料和数据源连接是用什么样的解决方案，还追了一下数据源的获取4. 团队规模，负责的具体内容，职责之类的5. 你认为前端工程化包括哪些方面？你具体做过哪些6. Git提交，你们有引入什么工具，检测方式来控制不规范提交7. 前端监控埋点方面有做过哪些吗8. 后面的职业规划9. 离职原因10. 排期和人手不够的情况，假设你作为leader，你怎么处理冲突？反问：1. 项目情况，技术栈2. 面试流程叠纸游戏26届春招+27届nova训练营3.4启动！叠纸游戏成立于2013年8月，是一家专注于内容创作的游戏公司。...

快一个月沟通300次，要简历30次，面试三个全挂😭日常实习难度这么大吗？找实习找到道喜破碎。是我简历太烂了吗？求指教。

如题，tl：3.3 投递3.9 一面3.17 二面3.25 三面3.26 hr面4.1 offer给同样面了腾讯的同志们一点参考。说好的字节才是双非友好大厂呢，为什么我简历是投一次锁一次，以后要当节恨子！鹅是人生第一次面试，本来以为要挂几次，没想到流程还算顺利，初面就直接给我过了，我要感谢腾讯，感谢面试官，感谢hr，感谢所有人。真心是体会到了，找日常实习就是七分运气三分实力。鹅的黑卡有点帅

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...