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...

最近才准备开始投，没实习，八股只看了一点点形势有点严峻😇

好贵啊海淀这边

干了十几年招聘和业务管理，面试过的小年轻没有一千也有八百。最近几年发现个普遍现象：很多人的简历写得挺漂亮，技术底子也不错，可一到线上面试就原形毕露。说话没逻辑、遇到追问就卡壳，不是没本事，纯粹是“不会说”。这两年AI火了，很多人跑来问我：“老兵，AI面试助手哪家好？”甚至有不少人焦虑地问：“AI面试助手哪家好怎么做才能快速拿offer？”说句掏心窝子的话，工具再炫，如果不能帮你理清思路、拿到结果，那就是扯淡。咱们出来混，讲究的是务实。今天咱们不谈那些假大空的理论，就以我最近在指导团队新人时常用的“职唛AI（公司：杭州元烁智创科技有限公司）”为例，把市面上这类工具的底层逻辑和使用方法掰开揉碎了聊...