24秋招第一封感谢信

面试官问你：agent系统中，工具调用失败怎么办？以及之前可能铺垫了哪些问题，串讲！引入“工具”的过程1.什么是agent，他的组成部分有哪些？2.为什么要引用工具，单纯的大模型不行吗？3.工具给大模型扩展了怎么样的能力？4.了解Function call吗？5.了解MCP吗，说说MCP的组成？6.看来你都了解 说说Function call，MCP，工具之间的区别？7.最近很火的skill，你跟Function call，MCP做过对比吗？8.看来你都做过对比，说说skill有哪些特性吧9.看来你都了解，说说mcp和skill哪个上下文占用比较大10我去这些你都知道，那你知道怎么写好一个工具...

大佬帮我看看吧：我大二下学期有一段暑假实习，中小厂应该算，但是也没有参与核心业务，但是在有人带的情况下，写了个小项目（未完善），打算把它作为实习项目，但是简历上实习这个不太会写……我也知道star法则，但是如何包装……现在我的简历像是罗列技术栈……然后我的项目经历也是很标准的黑马点评，我要不要再做一个新的项目加到这个项目经理里面？？还有什么可以优化的都可以指出，我虚心接受并整改，多谢大佬们了！

本人目前力扣hot100过了一遍但是还不熟，八股还没怎么背，求各位大佬能给我和我的简历点建议

1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...