字节机器人系统开发面经怎么一个都找不到啊

性能优化一般会怎么做？JWT是什么？项目里为什么要用JWT去生成双Token而不是单Token？搭建过这个Node和Express，你了解过除了Express的其他一些Node的后端框架吗？Vue2和Vue3的区别？Vue2和Vue3有什么设计理念的变化？Vue和React有什么区别呢？项目里的大文件上传和断点续传，你觉得实现这个功能的最大难点是什么？Webpack有什么问题？Vite和Webpack的异同点？有哪些模块化的形式？项目里一般会用哪个？手撕题：手写一个batchFetch函数，要求请求分批发送出去，返回所有的响应。为啥还没出结果，焦虑焦虑焦虑。接好运！！！

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

四次面试终成鹅孝子 😭 

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...