一、抗压耐造、结果导向 能接受快节奏、高强度、频繁迭代 目标感强， deadline 前能顶得住 情绪稳定，不玻璃心，能扛批评与复盘 二、高自驱力、不用人催 主动找活、主动对齐、主动复盘 扁平化环境下，自己给自己定节奏 愿意加班补进度，不抵触内卷氛围 三、擅长协作、沟通顺滑 跨部门多、流程复杂，会对齐会推进 写文档清晰、开会高效、表达抓重点 能处理复杂人际关系，不钻牛角尖 四、规则感强、适应体系 接受标准化流程、职级体系、严格绩效 习惯按规范做事，重视数据与复盘 能在大框架里找空间，不反感约束 五、想快速镀金、攒履历 应届生/转行，需要大厂背书跳级 想系统学方法论、接触顶级项目 看重薪资、福利...

211本985硕,暑期快手已经用人部门筛挂两次了😡😡实习已经改了一版了,需要写的更详细点吗😭😭😭

大二小登简历求拷打

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...