暑期找了一个月左右，最后拿到腾讯cdg的offer了。个人感觉现在暑期后端确实是很卷，可能是因为后端的hc在逐渐缩小吧。普通本科生面试机会相对会少很多，本人之前有一段百度实习，但是也过不了很多公司的简历。对于面试过程，感觉有了实习之后面试官会减少问八股，甚至不问，都是一些实习的深度拷问或者问延申的一些场景题。感觉有一段能跟面试官聊的实习经历还是很重要的，另外就是ai相关的也很重要，需要持续学习。面试经常会被问到具体的ai相关实践，一些概念，还有对ai的个人见解等。timeline4.1约面 4.3一面 4.9二面 4.15三面 4.16HR面 4.20转录用评估 4.21oc

我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂

，有没有什么老主神学，祝我一臂之力

1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...