📍面试公司：绿联科技🕐面试时间：boss投递->3.30HR电话沟通->4.1一面->4.8二面💻面试岗位：软件测试工程师❓面试问题：1.自我介绍2.硕士期间主要学习了什么课程，有哪些感兴趣的，具体有什么内容3.C语言和C++的区别4.C++多态如何实现，多态如何使用5.计算机基础怎么学的，自学的？通过什么方式学的6.输入www.baidu.com之后具体都执行了什么步骤7.都看什么课程8.为什么想到学习测试9.实习拷打，不过也问的不深入，问题也很常规，主要问做了什么内容，如何实现的10.项目自己学习的吗，介绍一下实现方案，如果放大实际应用中还要考虑哪些11.兴趣爱好？...

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了

学院本真的没希望了吗😭秋招0offer，投了也石沉大海，求各位佬指点一下😭

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...