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...

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈

字节跳动，某 AI 平台组二面。面试官给了一个真实场景：客服系统每天处理上万条工单，团队想用 AI 接管一部分。候选人答了十分钟，核心观点是"agent 更智能，应该直接上 agent"。面试官追了一句："你的 agent 调试周期是多久？如果工单处理延迟翻倍，业务能接受吗？"  这道题看似在问技术选型，实际在考判断力：你有没有能力在"能做"和"该做"之间划线。  二、大多数人怎么答的 最常见的回答是："这个任务有多个步骤，需要调 API、查数据库、做判断，肯定得用 agent。" 问题出在一个...