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...

我是一块砖，哪里需要哪里搬

这个叫龙湖数科的是什么78公司啊，前一秒投递完，后一秒我去看投递记录已经挂了。这真的让我感觉很恶心，纯是在戏耍人。

找不到大厂实习完全可以选择小厂。作为在校生，初期核心是积累项目经验、熟悉业务开发流程。小厂上手快、接触业务全面，能快速提升实操能力，扎实打好基础，后续再冲刺大厂更有底气。