哈喽,大家好,我是小浪. 近期也是到了27届找实习和26届春招的时间,很多求职软件测试,测开开发的同学私信问我简历的问题,投递了很多都是已读不回,我查看了他们的简历之后发现一个通病的问题,就是简历还都是停留在传统的软件测试技能上面;那么随着最近AI的爆火出圈,很多公司都在推行AI测试,AI生成测试用例,大模型检测自动化断言并尝试自动修复脚本等等技术,如果还是停留在传统的软件测试,接口测试,常见工具和自动化框架的技能,简历是已经不具备任何优势了,建议大家的简历要往AI方向靠拢.一.个人技能点评以下是其中一位同学的简历模版,写的还是不错的,技能还是太偏传统了.二.项目点评 项目的话是一个关于商城的...

老哥看看是简历的问题吗？还是投的少了，打招呼咋没几个回的呀😥

今日首蚌，真的很难绷住

1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...