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...

我投的后台开发。。。这还要面吗

211本985硕,暑期快手已经用人部门筛挂两次了😡😡实习已经改了一版了,需要写的更详细点吗😭😭😭

1. 自我介绍2. 介绍一下你的项目3. Coze 新旧两种编排方式的差异是什么，你在设计节点时怎么取舍拖拽式编排适合流程稳定、路径清晰、节点边界明确的场景，比如固定审批、FAQ 问答、标准化信息抽取。Agent 化编排更适合目标不稳定、路径动态变化、需要中间决策的场景，比如多轮任务执行、复杂信息搜集、跨工具协作。节点设计时不能按功能菜单式地乱拆，而要按状态边界和失败恢复边界去拆。一个节点如果既负责理解问题、又负责查知识、又负责生成结果，那一旦出错很难定位，也很难重试。真正稳的节点应该输入清晰、输出结构化、失败可恢复。4. 你写过哪些 MCP 工具，设计一个 MCP 工具协议时最关键的是什么M...