真的要被春招面试搞疯了，每次都能顺利通过一面，结果到二面就翻车，来来回回挂了好几次，真的是越面越没信心了。一面大多是问基础题、简历上的项目，这些我都提前准备过，基本上都能对答如流，每次面完都觉得稳了，结果等来了二面，直接被问懵。二面要么是深挖项目细节，问我“这个项目里你遇到的最大问题是什么？具体怎么解决的？”，要么是问业务场景题，结合项目给我提一些具体业务上的问题，我每次都答得磕磕绊绊，思路不清晰。真的太磨心态了，每次都差一步，不是简历挂、不是一面折戟，偏偏卡在二面，越面越焦虑，甚至开始怀疑自己是不是真的不行。

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我是一块砖，哪里需要哪里搬

1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...