笔试（2026-3-27）算是真正意义上的第一次笔试，没想到点链接直接跳到牛客网来了。感觉代码练习不太够，以现在这个状态，感觉之后都不用笔试了，笔个锤子笔。第三题没动，一和二过60%样例，甚至都不知道为啥还能过第二题能过60%样例。这周Boss上投了不少，回应的只要寥寥，看来自己还是乐观了，不投大厂恐怕面试都机会了，只能寄希望于大厂的无限复活了。下午还有智源的面试，先面了再说吧，别的连面试机会都没。有点不知道下周的大厂还该不该投，我giao giao giao!

刚看到到了初试，还没面就流程结束，有没有知道什么情况的

1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答，而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大，适合任务分布和原模型差异比较大的场景，比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候，它更容易学到深层适配；LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景，特别是多任务并行或者多租户配置时，管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移，比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯，LoRA 往往就够了。反过来，如果发现训练后模型虽然会答，但深层行为模式改不动，比如推...