阿里 淘宝直播 前端开发暑期实习 HC多

上来就是算法环节，不过都比较简单，还只要求说只写实现的思路一共要写7道，半小时时间前5道写出来4道...其他的没来得及看题目1. 二维矩阵逆时针旋转 90 度题目：给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix，表示一张图像。请你将图像逆时针旋转 90 度。要求原地旋转，不得使用额外矩阵。2. 全家福排列题目：给定一个整数数组，我们需要将其重新排列成最和谐的顺序：相邻数字差距尽可能大，排列方式为：最小、最大、次小、次大、第三小、第三大……排列完成后，遍历数组，如果出现连续三个数字严格递增，则认为不和谐，返回 false；否则返回 true。3. 好声音歌手题目：有 n 位歌手，每位歌手有天赋值...

面试通过了，但是其实待遇没有之前的待遇好 没辙了去看看吧

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...