现在圈子里都在聊 Vibe Coding，好像只要动动嘴皮子、对对眼神，代码就能像喷泉一样涌出来。这种“只要感觉对，代码自然位”的幻觉，最容易让职场新人产生一种错觉：底层原理不重要了，基础训练过时了。但现实很骨感：Vibe Coding 可能会干掉“平庸的初级岗位”，但它其实给“硬核的新人”留了条快车道。1. 初级岗位的“分水岭”已经出现如果你的日常工作只是把产品经理的白话翻译成 Java 或 Python，那 AI 的确能把你 K.O. 掉，而且连招呼都不打。那种“机械翻译”式的初级岗正在迅速枯萎。但反过来想，AI 把你从繁琐的语法纠结中解放了出来。新人不再需要花三年时间去背诵 API，而是...

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

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...