众安信科前端二面挂

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...

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

被拷打麻了，发面经攒人品自我介绍你对拼多多了解多少？拼多多的工作时间和工作强度你了解吗能接受吗？java中的arraylist和linkedlist有什么区别它们线程安全吗？什么时候适合用linkedlist，什么时候适合用arraylist？他们线程不安全，如果想用一个线程安全的列表，怎么办？说一下CopyonWriteArraylist、vector、Collections.synchronizedList(arrayList)的原理分别是什么讲一下synchronized的原理synchronized是公平锁吗？synchronized和ReentrantLock的区别如果想用公平锁怎么...