发文测试

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...

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

上周面试了乐信圣文的Unity开发，虽然最后没过，但是还是想记录一下这次面试。我的基本情况是：0实习，211本科，有竞赛经验，对unity开发也不了解一面：1.介绍一下自己2.提问简历上的在校经历与竞赛经历问了笔试之中的几道题和我的答题思路，这些都是我自己做的，所以回答的很流畅3.常用的几种设计模式（答出来了），但是后面又具体问了MVC，这个没有具体了解4.单例设计模式是什么，工厂模式和策略模式的区别（答出来了）5.SOLID具体指的是什么（最后D的回答不太好，应该是依赖倒置原则，我忘了名字了，只说是一般在基类中我们使用纯虚函数来实现这一原则）6.里氏替换原则的具体内容（答上来了）//接下来就...