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> <center style="margin: 15px 0;color=black ">大家好，我是 Bob! 😊</center>
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> hello,这里是Bob的个人经验分享，我会用亲身经历和你分析，为什么计算机专业一定不要考研！！！



## 考研与本科毕业的账本
现在我想和你算一下，如果考研，你会有哪些收获？需要付出代价呢？

首先本科+考研/考博。你`小概率`得到一个研究生学位，同时你的简历上会多出一个可考察点，你会比同一年毕业的本科生具备更多的机会。然后你就可以带着你的简历去面试啦，然后拿到高薪的工作，从此衣食无忧，是吗？这合理吗？


错的离谱！

<hr>

### 花费大量时间
如果你选择考研，我可以很负责的说，你！亏麻了！

读完本科后，如果你想考一个985/211研究生，你需要拼尽全力备考，所有的精力花在钻研所谓的专业知识上。备考至少需要你约一年。一年后你才基本有信心考上研究生。但这并不意味者，你会通过。如果没通过呢？

怎么办？继续备考！直到考上后，又继续在学校学习进修，在攻读个几年研究生，拿到毕业证。

前前后后，你花了大约`3-4年甚至更久`的时间拿到这个学位。

而同样和你一起进大学的本科生，却在这几年内，累积了大量的`项目经验、实习经验`。在工作方面、`技术水平`远胜与你了，而你却只有一个研究生学位。

<hr>


### 学到的有限

**可能你会说研究生学知识是进修，不比在公司学的好？**

大错特错！

为什么？

**从教育资源方面来说**，如果你有去公司企业中见识过，你会很想骂人，我tm大学学啥了？

现今大学的`计算机教育，已经和企业、市场完全脱节`，十几年前的计算机相关教材，没有新鲜血液的教师团队，念ppt版的教学方式，以及永远都是纸上谈兵的学习。在这样一个技术迭代迅速的领域+AI这一大趋势，这种教育的学校完全就是牛马制造机好吗？

**从设备/硬件资源角度，**很多实验与研究，学校都没办法资源提供给你。很简单的一个例子，我是做NLP方向，你可以简单理解为AI。他需要的资源消耗就是显卡。而学校能给你多少？如果你是清北名校，我不否定。但是大多数学校拿不出百卡甚至十卡（v100/a100）。而企业，中型企业有关这一方面，有些可以做到千卡级别。

这意味着什么？你在企业中可以拿到更多的资源，参与项目开发的同时，利用这些资源学习，在开发中替身自己，累计经验。而在学校你永远接触不到这种体量大小的项目，训练。你学不到东西，长不了见识。


<hr>



## 计算机可是个青春饭
从你选择计算机专业开始，你就应该有这个觉悟。

不然，35岁危机哪里来的。大厂为什么一直在裁员？

从一开始进入学校，你就应该去`往死里做项目，累积经验，拼命面试，到企业实习，接触更加前沿的技术，在参与开发的过程中提高自己，迅速迭代`。学校的大小学个基础就好。

而既然选择了这条路，就不该去做消耗大量时间的事情，在大学做乖乖学生不说，你还要去考研。这不是春春瞎搞嘛！

不然，我为什么要选择`计算机`？你有这时间去考研，我去做一个`医学生`不好吗，这个方向考研，我和哪些人熬资历、熬年龄。我熬个几十年，那薪资不是蹭蹭往上涨，不比你计算机挣得多！

<hr>

再者说到，考完研究生后呢？考虑过结果吗？

你觉得混的真的比本科生好吗？你会`被大厂录用`吗？

须知，你的竞争对手不只是本科生，还有比你更强的硕士、博士。在一番考研过后，你在学校中拼命钻研，达到了认知水平中的最高，抬头望去却总有人比你更厉害，你在同一层次人中，依旧没有优势，与此同时你的年纪还是竞争对手里偏大的，最终没被大厂录用怎么办？

就只能`感叹命运不公`了！

`所以不同的路走法不同！计算机就该通过实习、项目来提高自己，利用考研的几年时间，足够让你提高技术水平，哪怕混不到大厂，至少小厂、创业厂也会有一席之地，甚至风生水起。`




## 大厂门槛的本质可不是学历


>一般而言，没人会第一时刻信任你的。你的问题是，人家一直没法信任你，你却认为这是学历造成的。你去看看“功夫熊猫”里是怎么说的吧。"Yo­ur st­o­ry may not ha­ve su­ch a ha­p­py be­g­i­n­n­i­ng, but th­at do­e­sn't ma­ke you who you are. It is the re­st of yo­ur st­o­ry, who you ch­o­o­se to be

很多人说：大厂很卡学历，你不考研过不了门槛。

真的是这样嘛？其实不然。

`实际上大厂卡学历卡的是你，是作为刚毕业没有经验的你，其根本在于你的技术、水平、能力太差了，不足以作为考核标准。那些工作了很多年的行业大佬对于学历都不放简历上的，因为不重要。人家有技术、有项目、有经验。`

用一个很简单的比喻：就像玄幻小说中的收徒，一个大人物收徒时，往往关注徒弟的天赋（你的学历与基础）,而不关注你的修行境界（技术）。为什么？你还太弱小，但是好在有一定潜质，值得培养。

但是从另一个角度来说，如果你已经有了很好的技术、经验呢，是一个拿来即用、迅速可以胜任岗位的人才呢？那么你的学历也就不重要了。`企业招聘的本质是需要员工创造价值，而不是花钱请一个爹来培养。`

最终我们还是回到了这一点---`累计工作经验、项目经历比花时间考研更具性价比。`

`相信，如果你可以拿着你的项目，和你的面试官侃侃而谈，认真分享你的经验与技术总结，更加直观展现自己的价值
。那么你一定可以突破学历这一道门槛，收获他的认可！`

## 我拿到了什么结果

言尽于此，下一篇我将会从我的视角，让你看看大二出去实习，得到的会是什么！

如果你也都计算机专业，却感到很迷茫，可以咨询我，相信对你有所帮助！

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为什么计算机专业一定不要考研

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很久没发文章了，因为最近忙于学校的考试以及`面试`。

出于在学校学不到技术、不想摆烂，我拼命投简历面试，从学校走到了企业。

>这一次，出于想去更大平台、更好发展环境、想大胆折腾。我想从长沙走向一线城市，从小企业走向中大厂！

## 记录--网易的NLP算法面试

也是经过一小轮大厂投递，我拿到了网易-NLP算法实习生的面试机会。

其实也很不容易，我自己的个人定位偏向语言模型算法方向，这个岗位要求在大厂非常高，大多数都是优秀硕士起步。我一个双非本科着实很难拿到机会，何况还不是应届生。

### 我的准备
1.leetcode算法热题100

2.有关语言模型方向所有八股背记。（有个几百页）

3.狠狠完善自己的简历，扬长避短

4.回顾所有项目细节，实习经历。

## 出乎意料的面试流程
当时约的是晚上7点，我早早下班做好准备。

### 面试官环节

我的预想是一面：手撕算法+八股+简历问

实际的一面：拷问`简历细节`

首先简单的`自我介绍`，我:<u>个人信息+教育背景+实习经历+面试换岗目的</u>

然后面试官对着简历的`实习经历`、`项目经历`进行考察。

对于实习经历：
>你在xxx公司实习的主要工作内容。
>
>你们开发xxx的目的是什么?
>
>xxx工作内容使用什么框架、什么方法。
>
>对于xxx有进行过研究和修改吗？
>
>为什么使用xxx方法而不使用xxx？
>
>可以介绍xxx技术吗？
>
>你发现xxx有什么缺点和优势吗？
>
>xxx有什么不足之处吗？
>
>你在做xxx任务时有遇到什么问题吗？你是怎么优化的？

对于项目经历：
>1.简单介绍一下你的项目?
>
>2.你在xxx目中负责什么内容？
>
>3.其他的同上
>

### 我的环节

面试官问完后，就改到我自己发挥了。

我知道我的学历和技术是没有优势的，这没学历没paper玩不过高校硕士/博士的。

但是考核的方向还有人才观：

![屏幕截图 2024-11-26 181117.png](/static/img/4eacb2b6d166410bb8c132ae435cad22.%C3%A5%C2%B1%C2%8F%C3%A5%C2%B9%C2%95%C3%A6%C2%88%C2%AA%C3%A5%C2%9B%C2%BE%202024-11-26%20181117.webp)


我自认为，我一路走来的各种经历，慢慢让我具备了这些品质，甚至很突出。

我有我的故事和经历。那我就要用这些打动面试官，更直观看到我的品质。

我回顾了从进入大学以来的所有经历，从一窍不通的小白走到现在的困难与煎熬、又怎么克服了。我总结了我的优势：

- 学习主动性非常强
- 沟通反馈能力强
- 具备独立解决问题的能力

看到面试官的表情，我知道我的经历确实有打动他。

### 我的提问

- 岗位期待
- 团队构成
- 业务场景


## 反思
我惊喜发现了一种能力需要提升！！！`引导式问答`

面试官的很多问题其实是基于我的上一个回答，或者某一段做出的衍生。
so,我发现对于自己不太了解的知识，可以在回答方面尽可能规避。多说一点自己深度做过的技术，在回答过程中多刷几遍关键词。把问题引导到熟悉的领域，有自己的心得，就可以大胆自信发言。那么这次面试就不会差到哪去！

<hr>

当然过程暴露了自己的很多`问题`：

1.准备没有充分，应该问hr，本次面试**流程**、内容，具体的业务面/技术面。

2.面试的时候，一方面项目做的很浅、没深度，另一方面自己表述的内容也很少，没有具体思考过场景。（待完善、肯定有、自己没**深度思考**，没完全表述出来）

3.所有写上去的简历内容，必须都要**了解**，而且必须要有一点深度。否则就不写了

4.大头还是**技术需要沉淀**，需要深度。

## 总结

正常面试大约50min。我知道可能自己技术可能还需要沉淀，但她并没有草草结束面试，给了足够的时间和尊重。

后面我从她的口中套话了解到，肯定有比我更优秀的候选人。

还是那句话，哪怕你的学习能力很强，可以到了公司后再学，但是他有更好的拿来即用的候选人，为什么选你呢？

但是于我而言，面试不过是我提升自己的一个手段，这个事件的最差结果是拿不到offer，**我可以接受事件最差的结果**。而且还能学到很多知识，利用面试发现问题、针对性解决。哈哈这也是大模型里的**梯度下降**。

随着不断优化自己，这一事件的概率就会慢慢变大，加上大量的投递面试，相信必定会拿到好结果。





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网易-NLP算法实习生一面，我用梯度下降优化自己

![be0f3a58f2564b7e4d16e6c3ee08c46.jpg](/static/img/0531ef4a6526a59ef742e612a8f10acb.be0f3a58f2564b7e4d16e6c3ee08c46.webp)


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## 香港的旅程
这几天和我的好搭子“晗哥”去了一趟`香港`。尽管我们的长辈在香港，但整个旅程都是我俩独自安排，独自面对。


![9cd4c4306311bfbb8450a110bb2cd94.jpg](/static/img/f74f0dfba6d6ec1f0339e6b78791e42f.9cd4c4306311bfbb8450a110bb2cd94.webp)

整个过程感悟颇深，真真正正的亲身感受到了香港与内地的不同，发自内心的想说：`“走出去、见世面、交朋友是这辈子最值得做的事！”`


### 不同网络带来了信息差

从长沙到广州，再到深圳，最后到达终点-香港。

经过海关后，我们在国内的网络便失效了。好在我们提前准备了漫游电话卡与流量。但是由于是第一次，也是弄了很久才成功连接上网络。

不同于在内地，香港的网络可以访问外网，比如：Twier、Facebook、Google、reddit等等。尤其是我在AI程序员这个定位上，由于内地的GFW，我们常常需要借助工具，去访问外网，得到一些国外最前沿技术的信息资源。更别说大部分人都不知道这回事了

所以处于不同的网络环境，香港人所能接收到的信息更加的国际化。

### 英语真的很重要
到达香港之后，我们马上去找住处，旅馆叫做the cultural crashpad。是一个全英文的旅馆，这在香港很普遍。进去之后我发现全是别国的人，我遇到了第1个问题---交流，他们不懂普通话不懂粤语。完蛋。My English is poor。凭借着寥寥几个关键词、以及手语，我们也是得以入住了。

![image.png](/static/img/1360828d92776279efdcc64e90535789.image.webp)



晚饭我和晗哥出去左思右想选择了一家菲律宾炸鸡店Jillibee,不相互所料的，他们也都是讲英语。好吧，又掏出蹩脚的英语交流。

第二天我们还去了亚太美容展会，有来自不同地区的国家参加，韩国、日本、德国、法国、美国。借助这次展会推销产品，本来抱着了解咨询的想法去的，然而他们的交流语言全是英语 英语 英语！！！


![image.png](/static/img/a4b2c789ac023f52a4bc43960fe23e74.image.webp)

好吧我彻底老实了，越国际化的地方，英语越显得重要。又想到了长辈和我说过的“英语真的很重要！”。

仔细想想，有道理，只会中文，你或许可以简单在内地生活工作，但是会英语可以让你的活动范围扩大到全球啊。哪怕是在国内也是薪资翻倍，你可以拥有更多的机会与国外人交流，公司有项目也会派你去。况且如果到了国外工作，那劳动力价值可是比国内高了不止一点点。
### 人均收入和消费很高

在香港的消费真的真的很高。

我吃个自助餐300多人民币，吃一碗豚骨面268人民币，一个蛋仔约50人民币，一瓶水10人民币。平均月租12000（2室一厅）


![df4674bad2d37187e207af453318707.jpg](/static/img/416b69aa1a5ad181d56de56ba3917ca0.df4674bad2d37187e207af453318707.webp)

这个物价基本上是国内的好几倍！

但是花钱归花钱，人家赚得多啊。

我查到一个数据，北上广深人平均月收入5000左右，而香港到达了20000！！！反正我羡慕了。问了一位在香港多年的长辈，他说香港最底层的职业便是保安，很轻松，工资也是最低的差不多15000月薪，一般好一点的工作都能到3-10w不等。

貌似上次去的silk奶茶店前台也是2W月薪以上

呃呃呃。懵逼了。



### 香港是机会真的多


![be0f3a58f2564b7e4d16e6c3ee08c46.jpg](/static/img/0531ef4a6526a59ef742e612a8f10acb.be0f3a58f2564b7e4d16e6c3ee08c46.webp)

根据那位久居香港的长辈说的，香港实际上很缺人才，在政策上一直促进优才引进，待遇条件都开得很好。

但是条件也很苛刻，来香港工作必须要香港身份证/劳务签证。还要会英语喔！

有几条途径倒是可以试试：
- 来香港这边的大学做交换生
- 公司有分部在香港，派发过来
- 国内有几所985高校可以进
- 香港公司招聘到你，给你签劳务合同




## 走出去、开阔视野
香港的旅程，让我见到了更多的精彩。

还记得我的长辈给我说的“年轻人要立志，立大志”。当时我也不明所以，我也不知道自己有什么志 哈哈

但现在看来，只有见得多了，视野开阔了，才会有更多所思所想，你的心中才会有更多的想法，更加明晰自己想要什么，想得到什么。才会有志向。

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“走出去，见世面”是年轻人最值得做的事

![cover_image](https://raw.githubusercontent.com/woxiangsj/image/master/2024/09/02/1725242231829-eb6bebad-3ada-4553-b8bd-93913ec98526.png)



#  在大二拿到了一份心仪的Offer，我是怎么一步步打怪升级的？

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Hello，很高兴能链接到不甘平凡的你。

没错，这篇文章是笔者Bob的个人 **成长分享** 。是我2022~2024年的总结。

**从进入大学到大二拿到目前的心仪的offer** 。我经历了什么，学会了什么，做到了哪些？如果你愿意花时间看完这篇文章，相信他或多或少会给你带来帮助。

##  认知觉醒

###  发现问题

在进入大学之前，我接触到了我人生的第一门编程语言Python，因为小、初、高的学习思维的固定，我养成了这种提前预学的习惯，所以在进入大一之后，我有了比其他人更快速的学习能力。

具备了这样的条件之后，我希望我能比别人更厉害，所以我去拓展自己的知识面，去了解这些编程语言能用来做什么产品。这个时候就慢慢发现了一些问题，什么呢？

我发现学校教的东西都太过于浅显，或者有许些落后过时了，导致于学校教出的一些知识，其实你并不能真正应用到产品中。 `
教出来的学生的技术，和现实中公司和市场的需求很脱节 ` 。

我发现课上老师很多都只是在念PPT讲题，学生大多数玩手机，小部分会认真听。 ` 使用的教材都是几年前的，也没看到很多年轻的老师 ` 。

这大概率是因为我的学校并 ` 非985类高校 ` ， ` 城市 ` 也比较一般。

在计算机这种迭代迅速的领域，这种情况是我不能接受的。

###  我开始改变自己了

我寻求各方的帮助，通过老师同学，我找到了学校的 **人工智能开发团队Dream Chaser**
，并且加入了他们，希望以此来跟进外界的技术发展，提高自己。同时也在 **GitHub学习开源项目** 。

与此同时，我也没有再好好认真上课，成为了大家可能所认为的 ` “坏”学生 ` hhh

我改变了原有根深蒂固的 ` 高中学习思维 ` 。不执着于上课一定认真听讲。
**我利用上课的时间，课余的时间去做我自己想做的项目,并且协助团队的开发，累积项目经验。**

对于专业课程的学习，我会在考试前一周认真掌握知识点。然后一举拿下考试。



##  AI程序员+自媒体路线

在确认了自己的学习思维和学习方式后。

我开始着想自己要走的一条路究竟是怎样？

###  AI程序员

我很幸运。进入大学就遇到了几乎这近百年来最大的变革---人工智能AI。

刚进入大一，遇到了ChatGPT的发布。那时可谓各行各业都受到了巨大的影响。有人担忧，有人欣喜，但从现在的角度看来，
**AI并不会替代任何一个行业，它只会优化这个行业，会淘汰那些不会使用它提高效能的人。**

ChatGPT的影响力不亚于工业革命。在对它的了解过程中，我对它产生了极大的兴趣，慢慢的坚定了对他的信心，也看好它的发展前景。
**于是我选择了AI人工智能这条路，希望成为一名AI开发算法的程序员。**

###  自媒体之路

但是单单成为一个程序员工作者可不行。对我来说，这都不够自由。我不希望只做一个任劳任怨的工作者。因为你再厉害也是给别人打工。

我渴望去 **创业** 。我希望通过不同的方式来实现我人生的财富自由。最近几年，我发现自媒体爆火。各种文章视频，流量巨大，收获的点赞巨多。

在这样一个互联网平台，大家只需要动动手指就能了解很多信息。于是我打算 **边学习边做知识分享，打造个人IP影响力** 。这也就成了我的第二条路。

二者结合我称为： **AI程序员+自媒体打造**

这样的路线也被确定了下来。接下来就是我磕磕撞撞的经历了。

##  小步快跑，尝试、反馈、优化的人生旅程

` 2022年12月13日，我开了我人生中第一个淘宝店，并且赚到了人生的第一桶金。10块钱。 `


![](https://raw.githubusercontent.com/woxiangsj/image/master/2024/09/02/1725242285892-856d1831-222a-4c96-848f-70448ba3baf6.png)


当时Chatgpt刚刚问世。造成了巨大的轰动，但是很多人没办法注册账号。于是我尝试卖这个服务。

过程也是很艰难，当时大一接触电脑都才几个月。当时我连科学上网都不会。访问国外网站都整了好几天。把这个流程全部干完。也是花费了一到两周。但是最后我还是成功做到了。

10块钱，或许只能简单的吃碗面。但对当时我来说 **意义非凡，他鼓舞了我** ，让我更加坚定了自己的道路。这是一种 **正向的反馈** 。

  

  

` 2023年三月初。我部署我的第一个chatgpt微信小程序。 `
当时购买购买账号的业务已经烂大街了。竞争实在太大连汤都喝不到。不满足当时现状的我又向着技术更深的领域进发。


![](https://raw.githubusercontent.com/woxiangsj/image/master/2024/09/02/1725242296379-7cc637c8-0344-4f8d-8393-580fabcc9323.png)

一个编程都没怎么接触的小白，写一套业务代码是完全不可能的。 **虽然我虽然不会写，但是我可以抄呀。抄完之后，了解结构后我也可以改呀**

于是我 **立马行动** ，加入那些正在做Chatgpt程序的程序员群聊。我一个一个加他们的微信和他们咨询。他们很厉害，对于我当时的我而言。

我使劲的吹捧，使劲的舔。希望他们能够更好的指导我。为了拿到源码还有技术指导，我会给他们 **发红包** 。希望通过 **知识付费**
的方式能够解决我的问题。

尽管如此，还是很多人 **拒绝了我的请求** 。因为我实在是太 **小白**
了。一个代码都不怎么会的人，服务器都没接触的人。怎么可能部署修改一套完整的代码？大家可以理解为你连四则运算的都不懂，就妄图去解方程。了。但尽管如此我还是在做尝试，一个不行就两个，两个不行就三个。
**最后我找到了一个愿意帮我的人。我付费了259** 。给了他最后组成了一个微信小程序。前前后后的知识付费都花了快1000了，也不容易，但是都值得！

  

  

  

` 2023年7月1号。我加入了学校的人工智能团队，放弃了暑假，全站开发了一个AI网站。 `
这是我独立、完完全全自己一个人完成的一套业务代码。真正的实现了完全自己写代码的过程。

![](https://raw.githubusercontent.com/woxiangsj/image/master/2024/09/02/1725242305875-c1d8a783-d3f0-47fc-b8fc-f1b5eabacd19.png)

在这个暑假之中大家基本上都回去了，我一个人住在寝室。每天 **早上8：00** 去工作室， **晚上6:00**
回来寝室，和团队中的小伙伴们一起陪伴学习，其实并不孤单，反而每天都过得 **很充实** 。每天都能学到东西。 **保持学习，保持进步** 。

看着大家朋友圈的游玩分享，组队开黑的邀请。我确实有点眼馋 **。但是我可是梦想着成为一个高手呢**
，要脚踏实地，要耐得住寂寞。不出意外的，我学习越来越顺利，在掌握更多的知识后，我成功的全站开发了一个AI网站，供给了我们团队用。也是非常的荣幸，非常有成就感。

  

  

` 2023年12月也就是寒假。我接触了对我帮助最大的一项技术---大模型微调和开发技术。 `
我大模型微调训练营。在训练营中认识了许多的小伙伴，大家每天在群里面打卡学习内容，这样的高能量群体促使我更加快速的进步，迭代自己。慢慢的我接触了
**大模型** ，懂得了内部原理，接触了 **算法** ，接触了了 **开发** 。

![](https://raw.githubusercontent.com/woxiangsj/image/master/2024/09/02/1725242314134-5c001035-9b36-4a5d-9c40-edf413c97a2d.png)


最后也成功拿到了训练营毕业证。

  

  

` 2024年的这一段时间里，我不断的做着自己的项目。 ` 其中包括但不限于大模型的 **部署、微调、Prompt工程、RAG 、Agent等等**
。并且全部推送到了我的代码仓库里，也收获了一系列的好评。


![](https://raw.githubusercontent.com/woxiangsj/image/master/2024/09/02/1725242324274-5464a48b-7046-404a-baf5-8e8c3661f976.png)


  

  

在这些经历中我总结出我最深的感受∶

**多尝试。很多东西不是会了才做，而是做了才会。**

**小步的快跑，不要在一个点停留太久。多反馈，优化迭代自己。**

##  海投简历，面试脱敏

在2024这一年里：

不管是什么岗位。只要是和我领域相关的，我都会去投出我的简历。累计沟通也有 **311公司** 了，有些会拒绝，有些HR可能会直接拒绝我，今天我才大二。

但是我从大一就开始做项目了，对于很多业务场景都比较理解，我对自己的实力还是比较自行的。我并没有停留太多， **这家不适合，那就下一家** 。

在几百次的沟通后，我投出去了 **44份** 简历。

这44份简历给我争取到了 **8次** 的 **面试机会。**

这里海投简历寻找面试,单单是为了找工作吗？其实并不只是。确实是为了找到更好的工作， **更多的是通过面试的情况来提高自己。**

面试官对你的提问之中，你可以清楚的感受到自己有哪些点比较 **薄弱** ，还需要做出哪些提高。

你对面试官的提问，你可以了解到业内的行情。业内有怎样的 **需求和落地场景** ？

你们之间相互的交流，可以让你不在有对 **面试的恐惧** ，让你能够更加适应这种交流环境。顶住面试官的压力你才能慢慢得到提升。

就这样在8家之中，我拿到了 **2家公司** 的邀请。

最终选择了 **1个** 我更适合，也更感兴趣的公司。

**从311到45到8到2到1。**

其中的 **尝试与改变** 都值。

##  拿到offer

最终我也是很幸运的拿到了自己的实习工作。很不错，也是我最喜欢的领域--- NLP算法实习生兼开发。工作环境也挺不错的，算是到目前为止最心仪的一份了。


![](https://raw.githubusercontent.com/woxiangsj/image/master/2024/09/02/1725242336782-27f37c17-59c2-40e0-ade4-09358b086c35.png)

##  结语

**谢谢你这么关心，看到了这里。**

**也很希望自己的经历和文章能够帮到你。**

**  
**

##  祝福

现在是6月6号凌晨，蝉鸣不断。

相信很多高三的学弟学妹们睡得很香了吧~~~今天偶然看到为高三喊楼助力的视频。

**羡慕你们，也祝福你们。**

**更相信自己也能怀着的青春的热血，努力走的更远。**

愿你们高考加油！顺利毕业。珍惜、享受高中生活的最后三天。

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在大二拿到了一份心仪的Offer，我是怎么一步步打怪升级的？

![wOPOaD2tWS6CSlpjmUZHD46ZwXPj8VCUWVM701lTO9M.jpg](/static/img/0491302394286195116f0f4da5506899.wOPOaD2tWS6CSlpjmUZHD46ZwXPj8VCUWVM701lTO9M.webp)





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# Mixture-of-Subspaces in Low-Rank Adaptation

论文：[https://arxiv.org/abs/2405.15179](https://arxiv.org/abs/2405.15179)

github:[https://github.com/wutaiqiang/MoSLoRA](https://github.com/wutaiqiang/MoSLoRA)

##  背景

LoRA 通过在预训练权重上添加低秩分支来进行微调，从而减少了需要更新的参数量。然而，LoRA 在适应复杂任务时仍有局限性，**主要在于其无法充分捕捉子空间之间更复杂的关系**。为了提升性能，探索如何更好地混合这些低秩子空间的信息。

为了解决 LoRA 的不足，研究人员提出了一种新的子空间混合方法——**Mixture-of-Subspaces LoRA (MoSLoRA)。**MoSLoRA 通过引入一个**可学习的混合器来融合多个子空间**，从而灵活地捕捉更多信息。这种方法在多个基准测试中表现优异，**显著提升了模型的鲁棒性和准确性，同时引入的额外参数和计算开销可以忽略不计**

## 方法论


![](https://files.mdnice.com/user/72399/8cd2c753-a3c0-49b3-90f1-a91ffebc5b47.png)

**第一个表达式** `x(A1B1 + A2B2)`：

*   这里使用的是传统的 LoRA 分解方式，即将矩阵 A 分解为两个子空间 A1 和 A2，矩阵 B 分解为 B1 和 B2。
    
*   然后，分别在子空间内进行相乘（A1 与 B1，A2 与 B2），再将结果相加。
    
*   这种方法在保持模型参数减少的同时，还能有效保持一定的模型表现。
    

**第二个表达式** `x(A1B1 + A2B2 + A1B2 + A2B1)`：

*   这是在“Mixing Two Subspaces”策略下引入的一种新方法。
    
*   不仅包含了原始的乘积（A1B1 和 A2B2），还增加了交叉项（A1B2 和 A2B1）。
    
*   这些额外的交叉项旨在探索更复杂的组合方式，可能会捕捉到更多的特征关系，从而提升模型的表现。
    

#  低秩适应 (LoRA) 方法对比
##  1. Vanilla LoRA

最基本的低秩适应方法。

公式：

```

∑(i=1 to r) Ai \* Bi

```

其中，Ai ∈ R^(d1×1)，Bi ∈ R^(1×d2)，r 是秩。

特点：简单直接，但信息交互有限。

## 2. Two-subspaces-mixing LoRA

通过混合相邻子空间增强信息交流。

公式：

```

∑(i=1 to r/2) (Ai + Ai+r/2) \* (Bi + Bi+r/2)

```

特点：每对相邻子空间（如 A1 和 A3，B1 和 B3）进行混合，增加信息交互。

##  3. MoSLoRA (Proposed)

引入可学习的混合器来融合更多信息。

公式：

```

∑(i=1 to r) ∑(j=1 to r) wij \* Ai \* Bj
```

其中，wij 是可学习的权重。

特点：最灵活，允许所有 Ai 和 Bj 之间的交互，可学习最优混合策略。

## 组合视图对比

**Vanilla LoRA**: A 和 B 之间是固定连接。

**Two-subspaces-mixing LoRA**: A 和 B 之间有固定混合模式。

**MoSLoRA**: A 和 B 之间有可训练混合器，允许更灵活的信息融合。

MoSLoRA 的主要优势在于其灵活性和学习能力，可根据具体任务自适应调整子空间交互，潜在获得更好性能。
![](https://files.mdnice.com/user/72399/f30b4039-3bf3-4ee7-8b71-f11adec860be.png)

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# Mixture-of-Subspaces in Low-Rank Adaptation

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