这次出的题明显比一面小得多，而面试官给的反馈、正向肯定明显比一面少得多，因此心态也要跟着变化。加粗是没提前准备好的：二面一般是领导面，所以开局反问职位（团队需求方，用人经理）自我介绍，说一面说过的优势介绍实习公司业务、个人工作介绍实习技术栈（Monorepo+React+MobX）MobX 如何在 React 工作流里工作（忘了 Observable 这个东西了，说的 Effect 可以监听 MobX 状态）MobX 如何融入本人工作流（说了从呼出图片编辑器到用户修改再到同步 CRDT 状态的链路、本人遇到的文本框组件不更新的问题，说得没太方便面试官理解，就多追问了一些关于流程的具体问题）Re...

今天周一休息，突发奇想写一篇阶段总结。如题，我已经去了一个和Java彻底毫无关联的行业。曾经我以为自己能在计算机行业发光发热，没想到刚入行一年多就当了逃兵。从最开始的热爱到现在一看到代码就厌恶，不知道自己经历了什么。所以我去干什么了？答案是：在成都当了租房销售。上班那会压力大了就念叨着去干租房中介，但是一直下不去这个决心，想着自己学了四年多的计算机知识，终究还是不甘心。终于在某一天准备八股文的时候，看着无数篇和工作内容关系不大的理论知识，那一刻下定决心，决定尝试一下销售行业，也算是给自己一个交代。后面阴差阳错的投了成都自如去当租房管家，没想到面试很顺利，在当天一百多个面试的人里面，我成为了为数不多通过的几个幸运儿之一。目前已经培训通过，正式入职，也开了单，也有压力但是每天过得很开心，真心喜欢那种和人交流的感觉，哪怕是最后没有选择找我租房。说这些也是想告诉那些大三，大四正在找Java实习而焦虑的同学：你们现在还年轻，选择很多，容错率也很高，可以尽情去尝试自己喜欢的行业和工作。不用因为某一次的面试没通过或者简历石沉大海而焦虑，更不用因为身边人都在挤编程的独木桥就强迫自己跟风。也算是自己的碎碎念吧，也希望自己能在新的领域取得一点小成就。也祝牛油工作顺利!

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...