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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...

半夜睡不着做法许愿🙏🏻一二面一起面的，一直在问我实习有两道没答上来，但是面试官结尾说如果收到复试就算通过，没有的话也期待我有机会加入京东就这样轻轻一钓把我钓成翘嘴估计是客套话因为一天半没消息了看网上流程都很快的捞我三次了 京东快把我收了吧

海投了五六百份了，都没有回信，全都已读不回，没有约面，小厂实习也没有几个回的，211本这个简历很差吗，是不是再快速补一个agent项目，再补点agent知识，往agent开发那里靠靠，面试才会多一点？求大佬指点引流：腾讯，阿里，字节，pdd，米哈游

长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。刚开始准备找暑期实习时，我踌躇满志，自以为已经有了一段实习经历，加上9本，好好准备准备面试找个大厂暑期不是手拿把掐手到擒来?然而现实却给了我一个响亮的耳光，别说面试了，连简历都过不去，迎接我的，只有简历挂，测评完泡池子，笔试完泡池子...而我呢，每天都沉浸在八股-项目-算法-八股...的循环中，然而，却连一个面试机会，都等不来...，我，也有些懈怠了。就在这时，美团的面邀，就像，哦不，简直就是照进我灰暗的生活的一道曙光，我立刻找回自信，继续疯狂的复习八股，项目，算法，以迎接这场面试。然而，现实又是一记响亮的耳光，面试完后，很快就回归了人才库。我又陷入了迷茫，究竟...