360 9.14 笔试

今天又给我发360笔试了，今天也没做小红书笔试已摆烂了

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...

没收到笔试邀请 官网显示如下 是被挂了 还是泡池子了

2026 Web前端进阶学习路线  AI赋能前端，实战体系全面升级 —— 进阶前端架构直击P7  第〇章 AI前端工程核心技术与实践 —— 生成式UI Agent实战 🆕  大厂最新 AI 探索方向  章节概述 您是否想过，未来的App界面可能不是由设计师预先画好的，而是由AI根据您的一句话实时"变"出来的？比如您说"帮我订一张明天去上海的机票，要靠窗的"，屏幕就能立刻生成一个包含航班选择、座位图的定制界面——这就是"生成式UI"的魔力。 本章系统学习AI与前端的融合领域——AI前端工程，聚焦于业界最新的生成式UI方向。这是一种革命...