许愿阿里云！

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...

四次面试终成鹅孝子 😭 

兄弟们，春招过去了？为啥boss上没人回我啊！！！我这项目问题很大？

👋个人背景：9本👏offer1：东风奕派研发岗，实际到手一年14左右，加上公积金一年17💯offer2：inspire（原thoughtworks中国）软件开发，实际到手一年16，加上公积金一年20