携程二面后发的ai面是什么意思

1. 介绍一下你做过的一个项目2. LoRA 的原理以及初始化方法是什么LoRA 的核心是低秩适配。对于原始权重矩阵 (W \in \mathbb{R}^{d \times k})，全参数微调直接更新整个 (W)，成本高、显存占用大。LoRA 认为下游任务需要的更新往往落在一个低秩子空间里，所以把增量写成：W' = W + \Delta W = W + BA其中，并且r≪min⁡(d,k)r≪min(d,k)。训练时冻结原始参数 (W)，只训练 (A) 和 (B)，这样参数量和优化器状态都能显著下降。初始化时通常让 (A) 随机初始化，(B) 初始化为 0，或者相反。这样一开始 (\Delta...

携程暑期实习二面现在还没收到 hr 面是不是就已经寄了啊？

总的来说是一个做交付的组，一面问的很杂，表现出来的像是主要做运维，解决一些客户的线上问题，做一些 docker 的打包交付，vllm/sglang 只是想知道简单的配置选项二面自我介绍完之后ld直接问我方向不是很匹配会不会去，我说不会，就友好结束了腾讯云 - 技术与产品方向 a. 自我介绍，对某AI芯片厂的经历比较感兴趣 i. 讲一个实习中最有亮点的算子，遇到什么问题，怎么解决 ii. 遇到过什么坑吗？ iii. 性能怎么调试？模型 -- 看op占比，算子 -- 看关键代码 iv. 精度怎么调式？op -- 单测，模型 -- 逐层对比 v. 对训练有什么了解吗，你们在训练过程中是如何做加速的？...

约了明天的HR面，难道要大结局了么，我哭死