宜信大数据笔试

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...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

电源硬件实习和电力电子硬件实习。为什么找了三个月。只有两个面试，还全挂了。。各位大佬看看有没有硬伤

一面：自我介绍拷打项目项目1 MongoDB相对于MySQL的优势 RAG流程 如果提问的与知识库不相关怎么办 市面上成熟的聊天记录的管理方案项目2 session共享的问题 优惠券秒杀的流程 Lua脚本里干了什么八股 redis中zset的底层 zset插入和查询的时间复杂度 redis为什么快 redis io多路复用如何实现 redis的性能瓶颈在哪里：面试官让在内存、cpu、网络io中选 MySQL中的索引实现 B+树比B树好在哪里？为什么B+树更矮 事务隔离级别 mysql的默认级别 可重复读是如何实现的：回答了读视图，面试官纠正说了读视图的专业名词 HTTPS和HTTP的区别 加密...