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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...

25届应届生被裁，社招目前只有一个面试，能帮忙看看 简历的问题吗，还有Agent有什么好的项目跟着做做吗，好绝望啊

我朋友接了美团，后面又拿了字节，跑去字节提前实习，天天抑郁症，天天内耗，哎，字节毁了一个年轻人，哎，还不如去美团蹲着

自我介绍实习B 平台 介绍一下从工程或技术角度来看，内容生成类和智能体（Chatbot，基于纯文本的大模型）有什么区别即梦和 Sora2 在接入和使用上有什么区别Sora2 的生成效果有问题吗接 Sora2 的时候有没有遇到什么问题C 系统 介绍一下介绍策略引擎的整体思路，以及你做了哪些改造关于用户是否访问过小红书上的广告，是如何收集数据的从工程角度来看，如何监控特征质量（覆盖率：KV 存储数据 / 广告点击流数据）算法合并 K 个有序链表 && 时间复杂度