去哪前端今天笔试的有受到面试信息的么？

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...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

研二在读想找AI agent方面暑期实习，想看下简历是否还能有优化的

1. 自我介绍围绕教育背景、项目经历、技术栈展开。重点突出嵌入式相关经验：用过哪些MCU/芯片、熟悉哪些通信协议、做过什么实际项目、实习经历等。控制在2分钟以内，条理清晰。2. C语言中volatile关键字的作用是什么？告诉编译器该变量可能被外部因素修改，禁止编译器对其进行优化缓存，每次访问都必须从内存重新读取。常用场景：映射到硬件寄存器的变量中断服务函数中修改的全局变量多线程共享变量 volatile uint32_t *reg = (volatile uint32_t *)0x40021000; volatile uint8_t flag = 0; // 中断中修改，主循环中读取 3. ...