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...

春招约不到面试，太难受了

最近才准备开始投，没实习，八股只看了一点点形势有点严峻😇

25届毕业，211硕，毕业之后在TCL工作了3个月，担任音频开发工程师，之后考公去了，下岸了，有没有友友能内推一下呀，找不到工作，快要焦虑死了。