面试官人超好，最后主动给我讲了面试反馈建议，全程没有问八股，都是问的技术选型/ai发展等等，收获巨大，早点上次的阿里国际也去面面了（被我睡过头鸽掉了）秋招一定再冲一下阿里简单做一下自我介绍。为什么要做 RAG 知识库这个项目？项目技术选型为什么选用 MySQL、Redis、Kafka 这些组件？除了 ES 做向量检索，还了解其他实现方案吗？做 RAG 链路，社区有没有其他现成 / 流行的方案，有没有做过调研？项目中比较有挑战的地方是什么？数据清洗、日期提取这个问题是怎么发现的？为什么不自己部署一个模型，而是用 DeepSeek API？会结合实时检索内容发给大模型吗？是模型自身检索还是 age...

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

投了好多份 找不到工作 简历有问题吗😓没招了 求职

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=...