双非一本，Java后端，记录一下现在的情况，给差不多背景的同学参考。目前投了：字节（后端）→ 一面过，等二面腾讯 IEG → 笔试过，约面中美团到店 → 投了，无反馈百度 → 笔试下周京东、快手、货拉拉 → 均已投，等消息小红书、滴滴 → 填了一半，还没提交体感字节推进最快，腾讯比较慢。多说一句，投的多了之后网申填表是真的烦，每家都要重填一遍。后来发现牛客有个网申助手插件，信息录一次之后自动同步，省了不少时间，那几家填一半的就是装了之后补完交的。有同背景还在投的吗，来聊聊

哪里可以改改吗？是哪里出了问题😭

1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...