携程线下面过了还会筛多少人啊😦

面试官想看到的不是 AI 有多聪明，而是你作为“架构师”和“技术主导者”的思维过程。AI 只是你的高级键盘，技术选型、边界划分和兜底策略必须由你来掌控。对于学生来说，虽然不一定有真实的工业落地经验，但面试一定会要求你能把项目做深、做闭环。一、核心四步法无论遇到什么 AI Coding 题目，都可以按下面四个步骤来组织你的 Prompt 和思路：Step 1：定义边界与骨架 —— 展现全局观不要一上来就让 AI 写逻辑，而是先写 Prompt：“我现在需要写一个高并发下的 XXX，功能如下：XXX”目的：先把数据结构定下来，这叫“谋定而后动”。Step 2：选择并指挥核心模型 —— 展现技术掌控...

我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

1. 大模型微调的完整技术方案与工程落地细节采用 LoRA 参数高效微调方案，仅对 Transformer 的 Q/V 投影层添加低秩矩阵，冻结底座模型参数。训练时设置秩 r=8、缩放因子 α=16，使用 AdamW 优化器，学习率 2e-4，配合余弦退火学习率调度与梯度裁剪。工程上使用混合精度训练、分布式数据并行，提升训练效率，训练后合并 LoRA 权重，不增加推理延迟。 import torch import torch.nn as nn class LoRALinear(nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, r=...