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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...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.离线数据处理咋做的？训练数据接入规范？2.阶段模型效果验证咋做？3.失败样本回流有做吗？4.断点重训咋做？5.交叉熵和KL散度区别？6.LangGraph/LangChain区别？状态快照机制了解吗？7.RAG八股略8.手撕二叉树中序

🕐面试时间：45min❓面试问题：自我介绍问第二个项目遇到什么难题或解决什么值得自豪的问题因为实习中有用到higress，恰巧面试部门也在搞这一块的内容，所以问我底层实现是否了解（没答上来）剩下全是八股，redis三剑客redis与mysql的数据一致性的问题mysql的慢sql如何排查，如何解决explain应该看什么字段，各代表什么含义key_length代表什么（当时不知道，面试官叫我猜一下，想了5s，还真猜对了）建立索引应该注意什么索引失效的场景手撕（LRU，写完的时候已经30min，面试官说时间还多再来一题，java实现一个死锁，写完时已经40min）反问🙌面试感想：感觉全答上来...

个人认为今年暑期比去年难，看面经基本都是腾讯和字节。有些大厂虽然开了暑期实习，但基本都是泡池子，只有少部分人能得到面试机会。还有两三个月就要秋招了，有点慌难道今年更适合去考研吗？