作为正在春招的大四后端学生，对这句话深有体会。很多时候说完便石沉大海，既无通过喜讯，也无拒信反馈。比起漫长的等待，更希望得到明确结果。求职路上，希望反馈的时间快一些，而不是处于通过又没通过的不知道状态。#HR最不可信的一句话是__#

年前一面通过，后面问是否考虑外包岗位，撤回的消息说的是“没办法，学历是硬性指标”，难绷那你面我干啥呢，浪费双方时间，你早说是外包岗我还接你面试干啥😂

简历如下，也是改了不下十版了三月初开始投递，到现在感觉投递了有个1500家了（实习，全职）面了10家左右的样子（都是线上的，线下的我一律当做刷kpi没接，现在感觉线上线下都是刷KPI的），笔试倒是做了不少，收到了两份实习offer都拒绝了（一个140/天+外地，一个120/天本地初创）最近也不知道投啥了，想着春招实习两手抓，但是投递的很多岗位有要求1-3年经验，投出去也是石沉大海杳无音信，偶尔有几个回复，然后就是笔试面试，再无后续慢慢的也有点蕉绿起来了😭😭还有课设，论文乱七八糟的当时还选择了考研，找学长问考研经验，学长第一句话就是不建议考研，当时还不以为然，现在想想……

1. 介绍一下你做过的一个项目2. LoRA 的原理以及初始化方法是什么LoRA 的核心是低秩适配。对于原始权重矩阵 (W \in \mathbb{R}^{d \times k})，全参数微调直接更新整个 (W)，成本高、显存占用大。LoRA 认为下游任务需要的更新往往落在一个低秩子空间里，所以把增量写成：W' = W + \Delta W = W + BA其中，并且r≪min⁡(d,k)r≪min(d,k)。训练时冻结原始参数 (W)，只训练 (A) 和 (B)，这样参数量和优化器状态都能显著下降。初始化时通常让 (A) 随机初始化，(B) 初始化为 0，或者相反。这样一开始 (\Delta...