学历双非，在校期间以大学生电子设计大赛和RoboMaster为主力赛事学习嵌入式方面的技术。大二升大三更想参与到产品开发的一线，于是以半离队的状态在外参加实习。各大公司陆续开始秋招，在此记录自己面试的经历，在自己学习复查的同时，也希望能帮到同期的朋友们面试经历_015月份其实是个蛮尴尬的时间，大厂的暑期实习基本已经结束，秋招其实也没有正式开始。大部分公司留出的岗位都要求尽快入职（例如云鲸智能，智元科技等），但大部分26届选手实习到岗最快也得6月中旬期末考试结束，毕竟不能因为实习丢掉毕业证，那就舍本逐末了。五一假期结束后，开始陆续投递简历，截止5月10日，面试有两个，都是处于B轮融资左右的小厂，...

27届还能有实习吗，有同学就学到Javaweb也找了个实习，之前投了800份我就约了一个面，，然后紧急搓了个ai项目demo换上去了😩

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

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...