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Bblossom
2019-09-29 17:31
浙江财经大学 C++
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回家然后返校and训练
摸鱼圈
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昨天 22:31
常州大学怀德学院 电气工程师
有没有大佬提点意见,有没有内推的岗位
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04-12 11:25
齐鲁工业大学 Java
27届java后端实习简历求拷打
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03-16 16:31
湖南工商大学 Java
OC之后,本来都打算躺平了,没想到居然还会审批不通过
看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。
万物DP:
应该就是备胎了,没有重新走的可能是因为另一个人已经发offer了
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04-10 20:47
广西大学 算法工程师
联想 大模型开发 一面
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...
AI-Agent面试实战...
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