1、LoRA 微调的原理LoRA 的核心思想是不直接更新预训练模型里的原始大权重，而是在某些线性层旁边增加一个低秩更新分支，用低秩矩阵去近似权重增量。假设原始权重是 W∈Rd×k，全量微调时直接学习ΔW，LoRA 则把它写成：ΔW=BA其中A∈Rr×k，B∈Rd×r ,，(r) 是远小于 (d) 和 (k) 的秩。这样前向计算就变成：h=Wx+ΔWx=Wx+BAx实际里通常还会加缩放项：这样做的本质是认为很多下游任务对大模型权重的更新其实存在低秩结构，不需要真的去学习一个完整的大矩阵。LoRA 的优点是可训练参数少、显存占用低、训练快，而且原模型参数冻结，方便多任务切换和权重管理。2、LoRA...

想知道这种双非简历能拿啥工资，不行的话就考研刷学历或者考公了。不太清楚自己竞争力如何，AI相关岗位有戏吗？求大佬帮忙看看orz

简历改了又改，给个笔试也行啊

985，算法方向，从1月底开始投，现在快两个月了...投了的公司：字节（算法）→ 笔试过了，面试凉了，已复活重投腾讯 → 笔试还没做完...差点超时阿里 → 投了没消息百度、美团、京东、滴滴、快手 → 都投了华为 → 机考约了小厂投了一堆，大部分没回...算法岗竞争真的大，投了这么多进展还是很慢，有时候会想是不是方向有问题。效率上想说一下，之前每天光填网申就能搭进去两三个小时，后来用了牛客网申助手，基础信息不用重复填了，节省出来的时间拿去多刷了几道题。也许是心理作用，感觉状态比之前好一点...还在坚持的同学们加油，有投算法的来聊聊现在进展怎么样