联想一面自我介绍rag文本分块策略你对AI agent的了解了解哪些框架在rag中如何构建上下文对话的能力关于大模型提示词的经验你知道哪些agent工具rag中的幻觉问题是这么处理的？你知道哪些向量数据库？在rag中，有哪些相似度的计算方法你知道最近两年有哪些agent框架吗谈谈你对openClaw的人生谈谈对agent Skills的认识什么是python闭包，你在项目中哪些场景中使用了的Java中如何处理内存泄漏风险反问：大概有几面：总共两面，后面一面是HR面多久能知道本次面试的结果：应该很快吧大概多久能入职：得HR才能知道（整个流程总共20分钟，无手撕代码环节。时间短的比拷打1个半小时，...

有没有今天面了联想实习的uu们，来聊聊什么情况呀，我问面试官说后续啥时候有进展，他说会综合评估，是不是凉了呜呜呜

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...

bg双非本，九硕非科班，无实习从三月中旬投递简历，只有滴滴，京东，腾讯和字节约面，奈何实力不济，全都挂了个遍，剩下也都很难约面，只有四个大厂+两个小厂的约面，看牛客上都大佬儿都offer打牌儿，还有双非本的大佬也都offer打牌儿，而我约面都很困难，是幸存者偏差吗