offer与网签上薪资不太一样

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...

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

😭😭😭投了好多，都石沉大海了，是不是简历太菜导致的？咋办啊，想找个嵌入式岗位这么难吗😭

既然已经出结果了，也锐评一下这家公司的面试流程（nbcs）。个位数的岗位，简历也不知道是不是真的认真筛过，貌似不相关经历的也邀请来面试，候选人池子之深可想而知。于是乎面试一个岗位分了上午，中午，下午各个场次，还不止一天，给主包安排在早上8点多，前滩这个地方附近也没有实惠的酒店，于是得从酒店很早起床来参加线下面试。到了地方还得先听一边HR介绍公司，介绍完又领到一个地方等。面试遇到三个面试官+HR，一个面试官全程不说话，从不正眼看人，甚至一脸戏谑，不知道在打量什么；一个全程戴口罩，是感冒了还是咋的了也不知道。提的问题和简历的经历项目毫无关联，面试者回答完没有任何反应，毫无交流，反而像走流程一样，奇...