1. 大模型微调的完整技术方案与工程落地细节采用 LoRA 参数高效微调方案，仅对 Transformer 的 Q/V 投影层添加低秩矩阵，冻结底座模型参数。训练时设置秩 r=8、缩放因子 α=16，使用 AdamW 优化器，学习率 2e-4，配合余弦退火学习率调度与梯度裁剪。工程上使用混合精度训练、分布式数据并行，提升训练效率，训练后合并 LoRA 权重，不增加推理延迟。 import torch import torch.nn as nn class LoRALinear(nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, r=...

本来下午都要面试了，提前一周约好了面试，现在有把我踹了？？？真服了

问题：介绍一下你的哪一段经历最能体现能力，详细展开一下KRPC框架：Zookeeper 在项目中起到什么作用为什么会有粘包问题（TCP）使用的协议是否是 Protobuf，在使用 Protobuf 过程中遇到过什么“坑”详细介绍一下JavaGC机制 Java内存管理：什么情况下会触发 GC？触发 GC 可能会导致什么问题？解释一下什么是新生代和老年代，以及它们之间的关系。手撕：最短路径问题回文字符串（基础）和最长回文字符串（进阶）ps：不知道是不是学校基站又在搞升级维护啥的，这几天网络巨差，然后和面试官互相听不清，结果最后手撕三道题，只a了最简单的一道题，已经废了