我的春招结束了

🕐面试时间：26.4.3-一个小时💻面试岗位：Java开发❓面试问题：自我介绍介绍实习的慢SQL优化如何看待慢SQL排查与优化工作的主动性(被动救火优化)？是否存在更前置的风险防控思路？当已知某条SQL执行不符合预期（如要求优化至100ms以内），您的系统化排查与优化思路是什么？聚簇索引与普通索引的核心区别，以及各自典型的应用场景。如果利用AI自动化识别项目中因索引设计不当导致的回表性能问题，技术实现思路是怎样的？反问业务和流程聊AI和如何与工作结合🙌面试感想：问问题也就是25分钟，后续就是反问和闲聊了，无手撕。

能的兄弟，能的，一天200k我肯定干

bg二本，不玻璃心，毫无技术含量，不知道该怎么改了，接不到面试焦虑，有佬指导一下吗

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...