得物一面

1. 模型训练里你怎么在全参微调和 LoRA 之间做选择这个问题我一般不会只从显存够不够来答，而是会结合任务复杂度、分布偏移程度和上线方式来讲。全参微调的优点是表达空间更大，适合任务分布和原模型差异比较大的场景，比如领域知识很重、输出风格和推理路径都要明显改造的时候，它更容易学到深层适配；LoRA 这类 PEFT 方法更适合成本敏感、实验迭代快、模型版本频繁切换的场景，特别是多任务并行或者多租户配置时，管理上会轻很多。如果任务本质上是在原模型能力基础上做轻量偏移，比如格式约束、领域术语补强、特定工具调用习惯，LoRA 往往就够了。反过来，如果发现训练后模型虽然会答，但深层行为模式改不动，比如推...

大四学院本 想冲刺一下春招但是学历直接被刷不知道是不是简历问题有没有牛油帮忙锐评一下

这种要去吗？

近年来，“Vibe Coding”这一概念在开发者社区中开始流行。它主张以轻松、即兴、灵感驱动的方式进行编程，而不是严格遵循传统规范和流程。它强调快速原型、即时反馈和创造力输出，尤其在前端和产品原型领域受到年轻开发者的追捧。与此同时，随着 AI 编程助手、低代码/无代码工具 的迅速发展，一些人开始担忧：初级程序员的岗位会不会被这种新模式干掉？一、Vibe Coding 的特点快速原型 强调“能跑起来就行”，优先验证想法，而非写出完美代码。协作驱动 通过 Pair Programming、团队即兴讨论完成代码输出。工具依赖 依赖自动化与生成工具（如 AI 助手、模板、代码片段库）。学习曲线低 初...