研究所offer抉择

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...

上周三约了字节的这周一晚上的面试，对应的hr加我微信了当时，第二天我就考虑了准备再做新项目转agent开发所以给这个hr说取消了，结果今天字节打电话问我为什么没有面试，这怎么办是不是面评完蛋了

各位牛牛们能给我提提意见吗

📍面试公司：大咖机器人🕐面试时间：boss投递->3.30一面-3.31二面💻面试岗位：机器人测试工程师❓面试问题：一面：1.面试通过的话多久能入职？（需要提前实习）2.自我介绍3.具体介绍实习内容，如何实现的4.用例写过多少？常用的用例设计方法？5.pytest核心特性？在自动化测试中如何实现数据驱动？6.了解unitest吗？7.get和post的区别8.常用的AI工具有哪些？9.硬件会吗？10.测试应该在开发前接入还是开发后接入11.接口测试和普通功能测试的区别12.如何判断前后端bug13.用ai生成的用例符合业务场景吗14.如果你没接触过硬件，你认为怎么做能快速上手？15...