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...

求助，怎么改进。约面都没有🙂‍↔️  

一天随随便便就有千把块钱3 月 29 日 21:30 更新｜今天直接爆单，营业额 3899。3 月 31 日｜有点累，但收益真的很可观。4 月 2 日｜一个人撑着实在太累了，想多赚一点就要操很多心。我是从 3 月 25 日开始做的，短短 10 天，赚到了 27701.89 元。个人心得：抓住机会就大胆去做就好，机会可以是人，也可以是事。后面会慢慢和大家分享我的心路历程，就算失败了，也是一份宝贵的经历。6 月份就要入职，时间越来越紧，后面看看能不能一边上班一边继续折腾。我的理想很简单：赚够钱就安心躺平。曾经我也一心想进大厂，也认真努力过，最后虽然进了一家非一线大厂，但慢慢想明白了：比起无止境的内...