百度笔试100+12.9+5

1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...

简历有一些吹牛逼。点评和苍穹外卖暂时还没往简历上写，不知道该不该换个更好的项目。目前的情况是，过去学的有一部分都遗忘了，然后对API不是很熟悉。我现在应该复习过去的东西，看一下API。还是去看八股呢？jvm和juc需要学吗？

真的没法子了，彻底绝望了😑😑😑

Q1 #include <cstdio> #include <iostream> using namespace std; int main() { int t; scanf("%d", &t); for (int i = 0; i < t; i++) { int n; scanf("%d", &n); if (n <= 3) { printf("-1\n"); } else if (n % 2 == 0) { printf("%d %d\n",n, n); } ...