携程大概什么时刻开始约面试

本人学院本，28号出分顺利下岸，0实习经验，蓝桥杯大创省奖。个人比较想走Java后端，但是春招感觉赶不上了，很迷茫。大佬求指出路，我是学一个月准备4月投简历or去找个实习（现在真的还来得及吗）or和27届准备秋招

ai算法实习生2026.03.04，下午14:00，一面，线上，1h左右，都开摄像头了1.自我介绍2.多策略微调这个项目是什么类型的？在 910B3 服务器上微调Qwen-3-8B 模型，使用全量微调、lora 微调和 freeze 微调三个策略做对比，是自己为了学习模型微调自主开展的项目。3.这个项目最终成果和目的是什么？目的是提升模型在中文语义理解方面的能力，最终用中文逻辑推理、中文语理解、知识相关三个数据集完成了测试。4.可以举例说一下中文语言理解的实现过程吗？选用中文逻辑推理、中文语理解、知识方面的三个数据集，基于Qwen-3-8B 模型用三种微调策略训练后，用这三个数据集对模型进行中...

秋招的时候找到了一个不错的后端岗位，给的也不错，但是现在很犹豫要不要在春招再去投递ai相关的岗位，总是被现在的大环境影响心态，担心后端以后的发展，是不是会被裁员这样，想看看大家有什么看法

1. 介绍一下你做过的一个项目2. LoRA 的原理以及初始化方法是什么LoRA 的核心是低秩适配。对于原始权重矩阵 (W \in \mathbb{R}^{d \times k})，全参数微调直接更新整个 (W)，成本高、显存占用大。LoRA 认为下游任务需要的更新往往落在一个低秩子空间里，所以把增量写成：W' = W + \Delta W = W + BA其中，并且r≪min⁡(d,k)r≪min(d,k)。训练时冻结原始参数 (W)，只训练 (A) 和 (B)，这样参数量和优化器状态都能显著下降。初始化时通常让 (A) 随机初始化，(B) 初始化为 0，或者相反。这样一开始 (\Delta...