1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...

27届双非本科，软件工程专业，想找前端开发和全栈开发，投简历才发现找工作有多难，正在备考系统架构师，准备考公试一下吧。有没有人可以帮忙看看我的简历，有哪些需要修改的地方。感谢

面试官问你：agent系统中，工具调用失败怎么办？以及之前可能铺垫了哪些问题，串讲！引入“工具”的过程1.什么是agent，他的组成部分有哪些？2.为什么要引用工具，单纯的大模型不行吗？3.工具给大模型扩展了怎么样的能力？4.了解Function call吗？5.了解MCP吗，说说MCP的组成？6.看来你都了解 说说Function call，MCP，工具之间的区别？7.最近很火的skill，你跟Function call，MCP做过对比吗？8.看来你都做过对比，说说skill有哪些特性吧9.看来你都了解，说说mcp和skill哪个上下文占用比较大10我去这些你都知道，那你知道怎么写好一个工具...