我的出租屋里没有蟑螂

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...

测评完就显示结束了完蛋了

投递：23家面试：6场offer：1个目前状态：等面试总结：拿了个保底offer心态稳多了，继续冲更好的

本文都是来自真正拿到面试机会的人的经验。“到处都在说AI技能，但简历上到底怎么写才不会被当成空洞的热词？那些真正拿到面试的人，是怎么做的？”下面整理了来自多个成功者的回答，不是理论，是他们简历上真正用过的写法。方法一：写结果，不写工具一位朋友给出的建议很干脆：“拿到面试机会的简历，永远是结果导向的，而不是工具导向的。”对比一下：❌ “用ChatGPT优化工作流程”✅ “用AI自动化将报告生成时间缩短了60%”“工具几乎只是一个脚注，结果才是被注意到的部分。”另一位补充道：“与其说你做了Claude工具，不如展示它们做了什么——比如‘在X任务上节省了60%的时间’或‘自动处理了200多个查询’。...