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...

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

211本985硕,暑期快手已经用人部门筛挂两次了😡😡实习已经改了一版了,需要写的更详细点吗😭😭😭

面试官很和善，引导的很好，技术理解的题答不出来会讲解然后跳过，感谢1.主要拷打项目和实习工作时的主观能动性，比如为了解决什么样的问题或者需求做的，工作时对项目的整体架构探索和需求背景的了解；2.提问hook和工具函数的区别，只从复用角度为什么还要用的自定义hook而不是封装成工具函数；3.前端框架的意义；4.diff和如何降低多叉树复杂度；5.找出无序数组的连续区间（思路有但没写出来，刷题刷傻了，想复杂了）；6.如何使用ai工具，使用哪些编译器，项目编译前后分别是什么；7.vite，webpack如何配置；总之考察思维和开放题为主。收获：提升了自信，以及还是要提升解决问题的能力，不能一味刷八股...