阿里灵犀互娱春招内推，面向26/27届，附游戏岗位面试攻略

两个模型现在能力其实很接近，但方向不一样。Claude更适合规划阶段，架构推理稳，给它一个复杂需求它会先帮你把思路拆清楚再动手，不容易跑偏。GPT-5.4则相反，它把推理和编码能力合并了，适合快速出原型，需要电脑操控类任务也比Claude强。学Agent的话，我建议Claude先入手。原因是Claude的tool calling设计得很干净，你能清楚地看到模型是怎么决定"什么时候调用什么工具"的，这是Agent最核心的逻辑。用GPT感觉更黑盒，新手容易不知道哪里出了问题。Claude Code现在在开发者圈口碑很好，自主执行复杂任务的能力很稳。但GPT也有不能忽视的地方。想...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

求大家看看这份简历有啥缺点。boss好多已读不回的我已经麻木了，大家嘴毒一点指出来没关系的

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...