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...

26届本科生，简历写成这样可以吗，毕业回家了过完年来找工作，很迷茫，不知道投什么岗写项目完全离不开ai

目前这个简历投直接秒挂，想问问各位大佬哪里出问题了

“企业微信开源的CLI是啥？为啥大厂都在做？”“Skill 和 MCP 又是啥？这俩有啥区别？”“说了小半年的 OpenClaw 又是个啥？为啥企业、个人都在紧急学？”这些都是粉丝问过的。为了搞懂这些，我研究了一周。搞清了谁是谁、谁套着谁、谁与谁的区别是啥。今天这篇文章，我就把这些难懂的名词，梳理成一个你能听懂的故事，把这些概念一次性理清楚。听完你会发现：它们不是一堆孤立的AI术语，而是一支协同作战的“智能特工队”。先记住这张“翻译表”：大模型（LLM）天才员工聪明绝顶，但刚入职，不熟你家规矩Prompt口头交代你临时说的任务，说完就没了Agent领班\领导自己不做具体事，但能拆解目标、调度员...