1. 自我介绍2. 介绍你这项目，重点讲 LLM 部分是怎么设计的3. 如果让你从零设计一个对话 Agent 的流程，核心状态有哪些核心状态至少要有会话状态、任务状态、工具状态和记忆状态。会话状态负责当前轮的输入输出和上下文窗口；任务状态描述目标、槽位、依赖和是否完成；工具状态记录已经调用过哪些外部能力、返回了什么、是否失败和是否可重试；记忆状态保存长期偏好、历史事实和结构化摘要。很多对话系统看上去只是“多轮聊天”，实际真正难的是状态机设计，如果状态边界不清晰，模型很容易把临时信息写成长久事实，或者把上一个任务的中间结果错误继承到当前轮。4. 如果用户和 AI 对话时生成的问题本身有冲突，系统...

求大家看看这份简历有啥缺点。boss好多已读不回的我已经麻木了，大家嘴毒一点指出来没关系的

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...