简单做一下自我介绍，介绍个人学习、项目、实习经历。你对软件测试的理解是什么？测试分为哪些类型？什么是黑盒、白盒、灰盒测试？分别在什么场景使用？常用的测试用例设计方法有哪些？你做过的AI 相关测试 / 模型评测具体是怎么做的？介绍一下你做的RAG 智能志愿填报系统，测试部分是怎么开展的？你是如何做自动化测试的？用到哪些工具和框架？自动化测试的适用场景和不适用场景分别是什么？描述一下Bug 的生命周期，提交 Bug 需要包含哪些信息？对Redis、MySQL、MQ这些中间件了解多少？Redis 和 MySQL 数据不一致怎么处理？事务对测试有什么影响？为什么想做测试开发？未来职业规划是什么？你认为...

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...