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...

佬们看看这个简历可以冲大厂吗

经常有面试 20分钟 秒挂？ 能力问题还是KPI？线上沟通啥也不问，直接让面试有些HR线上跟求职者沟通，联系上以后不问教育背景、工作经验、求职意向直接发一个岗位介绍让你去面试。这种铁KPI.毕竟正常公司招人都不会这么草率。一、首先先说几个明显是HR刷KPI的行为1、 你上一秒刚发完简历， 下一秒HR就邀请你去面试的正常的面试邀约步骤如下：HR先仔细阅读下你的简历，觉得有意向然后给业务方。业务方觉得简历也ok,然后反馈给HR内部双方对齐后，才会电话询问你的意向最后才发出正式的邀约邮件，邀请你面试。所以你的简历发给HR，到HR正式向你发出面试邀约。中间肯定需要时间来走内部流程的。这个流程短则1-2...