我认为是会的，cursor 现在的 vibe coding 能很快从 0 到 1 进行代码的自动生成了，不仅快，生成的代码还不差。至少对于不怎么复杂的系统还是能够使用的。我觉得可以这样比喻AI实现的系统目前可以达到了 80 分，有些时候80分就够用了，有时候需要我们程序员优化到100分。时代在不断的进步，我们也要不断进步才行。#Vibe Coding 会干掉初级岗位吗？#

这俩就是包装的外卖和点评，我boss投了十多天了一个面都没有，哎人都要焦虑死了，感觉暑假实习都拿不到，只能去学校实训了，到时候秋招能不能找到好工作都感觉有点难，有没有大佬指点一下，拜托了🙏🏻

双非一本，八股刚开始，这个简历能找到实习吗。。。

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...