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...

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

Timeline3.5一面3.8 二面3.12 三面3.18 hr面4.2 offer

1. 自我介绍，说说你做过的项目里技术上最有挑战的一个。答：按"背景→技术挑战→你的解法→结果"四段走，控制在2分钟。重点放在技术挑战上，说清楚难在哪、你怎么想的、最终怎么解决的。极米是投影仪方向，如果有音视频、显示、IoT相关经验要重点提。2. FreeRTOS的任务堆栈溢出是如何检测的？溢出后系统会发生什么，如何预防？答：FreeRTOS提供两种栈溢出检测方式，通过configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW宏配置。方式一（检测值为1）：任务切换时检查栈指针是否越界，只在上下文切换时检查，开销小，但如果溢出发生在两次切换之间可能漏检。方式二（检测值为2）...