27届找实习，求拷打简历

武汉理工大学机械工程专业本科生，已保研至大连理工大学机械工程专业。我专业基础扎实，熟悉机械设计、嵌入式与机器视觉开发，多次参与机器人相关学科竞赛并获国家级、省级奖项，具备结构设计、算法调试与项目实操能力，做事认真、动手能力强，希望获得机械相关实习机会。

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 11：代码生成 Agent 和普通代码补全（Copilot 式）的本质区别是什么？设计一个能完成"跨文件修改"任务的代码 Agent，核心难点在哪？参考答案本质区别在于决策粒度。代码补全是行级决策——光标在哪，就在那个位置生成接下来几行代码。它的上下文是当前文件的局部内容，不需要做规划、不需要选择工具、不需要多步推理。本质上是一个"自动完成"功能，不是 Agent。代码生成 Agent 是任务级决策——接收一个自然语言描述的需求（"给这个项目加一个用户认证功能&...

在一个朋友公司帮忙招rcer，rmer，今天消息刚放出去就帮忙筛简历，正好一上午收了十分，结构还好自己很懂可以一眼看出来工作量，甚至给一些修改意见不太懂的技术内容就只能看个大概然后对照一下那个老长的招聘jd，真佩服HR能筛那么多的技术简历另外，不会写简历的建议看看我的简历贴，看到一个特别抽象的，打rm就写了一句作为机械组员参与机器人设计与制作，看不出来工作内容，我直接让对面打回去重写了

1. 介绍一下你做的这个项目2. LoRA 的基本原理是什么LoRA 的核心思路是，微调大模型时没有必要把整个权重矩阵都更新掉，而是只学习一个低秩的增量。原始权重记作 (W)，微调后的权重写成：其中 (A) 和 (B) 的秩都很低，参数量远小于直接更新整个 (W)。训练时冻结原模型参数，只训练这两个小矩阵，这样显存占用、优化器状态和保存体积都会小很多。它适合做领域适配、指令微调这类任务，因为很多任务对模型的改动并不需要覆盖完整参数空间。LoRA 常见会插在 attention 的 q_proj、v_proj 上，有时也会加在 k_proj、o_proj 或 MLP 层。选哪些层，本质上是在表达...