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牛客795596980号
04-02 23:53
湖北工业大学 自动化
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武汉华中数控咋样?
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04-25 10:51
浙江快手信息技术有限公司_后端开发(实习员工)
转转春招面经(总)
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查看17道真题和解析
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04-20 19:02
华南理工大学 Java
暑期惊险结束
记得上次找日常实习从投递到最后offer总共花了51天这次暑期也是惊人的相似,从开始投递到offer也是花了51天暑期总结蚂蚁3月20一面挂阿里所有意向简历挂美团3月18一面挂字节3月17投递3月23一面3月27二面3月30三面,三天后挂+转岗4月10从二面复活4月17三面4月20offer快手4月1日一面4月13日二面4月20hr面百度4月11日一面4月14日二面4月17日三面这回教训就是以后不要在职面试了,实在太累+心态不稳,一开始想着就算没有公司要还能在现在公司赖着,最后活也不想干,面试也不想面感谢字节收留了,听说强度不小(早10晚10),好在base在广州,希望顶住😥😥
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03-24 17:57
门头沟学院 Java
还内推到我微信了
yakuso:
你这头像哈哈哈
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04-22 17:08
广西大学 算法工程师
AI Agent常考面试题汇总- LoRA篇
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...
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