邮储笔试预约

鼠鼠bg211本，无ai项目，感觉来不及，最近会补些ai东西，目前情况如下1.字节不给面，去年脏过面评，过年前几天打电话约面，没状态遂放弃，暑期不约面2.虾皮日常，一面挂，实习讲的粗3.腾讯暑期，一面挂，项目准备不充分，瞎扯被面试官识破4.快手一面挂，一些深八股还有场景纵然有思考，但有4,5个槽点，不给推流程了5.拼多多因为要补考，笔第二次，成绩2.多，被挂，学长去年字节实习4月多离职的，5月拿到的offer,以为并不晚，现在看来确实有点晚6.美团不约面,还以为是救命稻草，今年没想到啊没想到，看到问ai了，我最近研究研究7.网易互娱4.1笔第二场（成绩1.37），感觉有点晚，我都看见有人拿of...

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

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...