最近很多27届同学问我们：暑期实习现在投，还来得及吗？来得及，但要快。【当前时间线判断（4月底）】一线大厂（字节/腾讯/阿里/美团/京东）：多数部门HC接近尾声，但仍有部分在招，内推渠道比直投快，有学长学姐资源的赶紧要。快手/网易/百度/小红书：还有名额，预计截止5月上中旬，现在投还能赶上。中厂（滴滴/B站/哔哩哔哩/SHEIN等）：HC相对充足，5月底前都有机会。外企（微软/谷歌/亚马逊/字节国际）：部分岗位仍在正常流程，时间线比国内略宽松。【现在应该怎么投】广撒网，不要精投了。这个阶段没时间慢慢筛JD，有合适的全投，投30家起步。填表效率很关键。我们的网申助手（Chrome插件）支持字节/...

周一入职培训，下午按照部门经理发的文档学习了一下午。第二天去部门上，客开得去部门上，按mentor的要求读文档看学习资料。第三天，因为通勤时间很长，休息一天，然后hr直接说不合适，走离职流程。工资也不准备发，后面还是争取到了，总之避雷。合同上说是一周至少三天。

现在也太难了吧🥲，实习好难找，佬们拷打一下简历

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...