1. 什么是 LoRA？LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation，核心思想是在微调大模型时不直接更新原始大权重矩阵，而是冻结预训练权重，只额外学习两个低秩矩阵，用这两个小矩阵的乘积去近似原权重的增量。原来如果某层权重是： W ∈ R^(d×k) LoRA 不直接学习 ΔW 的完整矩阵，而是写成： ΔW = B A A ∈ R^(r×k), B ∈ R^(d×r), 且 r << min(d, k) 最终前向变成： h = W x + ΔW x = W x + B A x 这样训练参数量会大幅下降。2. LoRA 的思路是什么？LoRA 的基本假设是：大模型在迁移到下...

没招了，笑死了

投的Java岗位，全是已读不回，孩子没招了😭

前言我在某互联网大厂做了2年技术面试官，平均每周面3-4个人，累计面试了300+位候选人。有一个现象让我印象深刻：很多候选人技术能力其实不错，但面试结束后我给出的评价是"不推荐"或"待定"。候选人可能永远不知道自己为什么被刷，因为HR只会说"综合考虑后……"。今天我把这些隐藏的扣分项全部公开，帮你避开那些"你不知道你不知道"的坑。原因1：自我介绍超过3分钟面试官的耐心比你想象的短得多。自我介绍超过3分钟，我已经开始走神了。我面过一个候选人，自我介绍讲了整整6分钟——从大学专业讲到研究生方向，再讲了3段实习经历的细节...