OPPO内推

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...

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

双非一本，八股刚开始，这个简历能找到实习吗。。。

1. 介绍一下你在上一份工作中主导的最复杂的项目，重点说你的技术决策和遇到的最难的问题。答：二面开场，考察技术主导力和系统思维，不是简历复读回答结构：项目背景（一句话，规模，你的角色）→ 核心技术决策（为什么这么设计，有没有考虑过其他方案）→ 最难的问题（具体说，不能说"遇到了很多困难"）→ 结果和反思面试官会顺着你说的细节追问，只说你真正主导过的，每个技术决策背后要有理由结尾可以说"如果重来会怎么改"，体现技术成熟度2. 请解释C++中的内存模型，happens-before关系是什么，它和多线程编程有什么关系？答：C++11内存模型定义了多线程程序中...