1. 介绍一下你做的这个项目2. LoRA 的基本原理是什么LoRA 的核心思路是，微调大模型时没有必要把整个权重矩阵都更新掉，而是只学习一个低秩的增量。原始权重记作 (W)，微调后的权重写成：其中 (A) 和 (B) 的秩都很低，参数量远小于直接更新整个 (W)。训练时冻结原模型参数，只训练这两个小矩阵，这样显存占用、优化器状态和保存体积都会小很多。它适合做领域适配、指令微调这类任务，因为很多任务对模型的改动并不需要覆盖完整参数空间。LoRA 常见会插在 attention 的 q_proj、v_proj 上，有时也会加在 k_proj、o_proj 或 MLP 层。选哪些层，本质上是在表达...

这个是流程终止了吗

有没有大佬帮忙看看，这个简历能找到工作吗（没有实习经历），进大厂够不，每天都刷程序员被ai替代，焦虑的不行了...

自我介绍实习项目介绍询问项目中的一些问题检索 Agent 中是如何做上下文管理的，简单的说了一下我们做的上下文管理工具，把一些无用的内容摘出上下文大语言模型的输出是如何进行约束的，我说是通过业务的自我检查和系统提示词约束来做的，(但实际上我们那边是通过在推理引擎那里做的工作，但我不明白不敢说)然后一些项目上的其他问题一道 AI Coding 的题目，不可以直接把题目丢给 AI，要自己先提炼出需求。我是先整理成了一个 md 文档，然后让 codex 来做，但是梯子质量有问题，特别慢，做完了后我又开了一个 Codex 会话来帮我检查，检查到一半，面试官说 OK 了。直接进入反问环节。总时长 45m...