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...

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

给点建议吧，找不到实习了😭  

介绍常用通信协议iic，spi，串口，can及其应用场景同步异步的主要区别iic的速率主要取决于哪根线？上拉电阻和速率的关系？freertos的信号量和互斥量pid的含义机器人是比赛项目还是学校任务？Linux有做一些嵌入式开发工作吗？base佛山，一面技术面过，二面综合面挂