1. 自我介绍2. 训练一个 decoder-only 大模型时，为什么 embedding 层和 lm head 常常共享权重权重共享本质上是一种参数高效和统计一致性的设计。输入端 embedding 学到的是“token 到向量空间”的映射，输出端 lm head 学到的是“隐藏状态到词表概率”的映射，如果这两个空间本身就在描述同一个词表语义，那么共享权重可以减少冗余参数，并让输入语义空间与输出判别空间保持一致。从优化角度看，共享权重还能起到轻微正则化作用，尤其在词表非常大时更明显。代价是模型表达自由度下降了一点，但对大多数语言模型来说这个损失远小于收益。很多实现里会保留一个独立 bias...

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

很多同学技术面、业务面都稳了，却栽在HR面。其实HR面不考专业深度，只筛人岗匹配、稳定性、价值观、薪资预期四大核心，来来回回就这几类问题。  一、必聊4大类问题（高频原题） 1. 自我介绍与基本情况 请做1分钟自我介绍 简单说说你的优缺点 平时有什么兴趣爱好HR目的：看表达逻辑、自我认知、性格是否合群  2. 求职动机与稳定性（最关键） 为什么离职/换工作？ 为什么选我们公司/这个岗位？ 未来35年职业规划？ 能接受加班/出差/通勤吗？HR目的：判断你会不会干不久就走，是否真心想来  3. 软素质与行为题 讲一段最有成就感的经历 遇到冲突/压力怎么处理？ 怎么看待团队合作？ 举一个你解决问题的...