面試問題：- （針對(duì)簡歷提問）你工作里主要關(guān)注哪些指標(biāo)？解釋一下AUC含義、計(jì)算和作用- 主流的開源大模型結(jié)構(gòu)有哪些？（prefix decoder，casual decoder、encoder-decoder）- 介紹一下layernorm和batchnorm的區(qū)別？- 在機(jī)器學(xué)習(xí)里，怎么處理長尾數(shù)據(jù)和多峰數(shù)據(jù)？- 怎么解決模型的冷啟動(dòng)問題，你覺得LLM在冷啟動(dòng)方面能夠起到什么作用？- 介紹一下常見的優(yōu)化算法（SGD ->Adagrad ->RMSProp ->Adam -> AdamW）？優(yōu)缺點(diǎn)- 為什么Adam不一定最優(yōu)而SGD最優(yōu)的？怎么理解分析？- （針對(duì)簡歷提問）你工作里的對(duì)比損失是怎么構(gòu)造的，有什么作用？介紹常見的對(duì)比損失的公式。代碼題：- 數(shù)組第K大。給定整數(shù)數(shù)組 nums 和整數(shù) k，請返回?cái)?shù)組中第 k 個(gè)最大的元素。（力扣215原題）- 手寫對(duì)比損失的計(jì)算（結(jié)合項(xiàng)目），并簡單說了一下原理。（大概寫出來就好）二面我這個(gè)是交叉面，提問的有部分設(shè)計(jì)大模型，也當(dāng)然我簡歷上有大模型，所以問了一些llm+搜推的內(nèi)容，但這部分交叉問題比較淺，能說個(gè)大概就很好，同時(shí)也有很多經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)面經(jīng)問題。因?yàn)轫?xiàng)目里提到了對(duì)標(biāo)學(xué)習(xí)，所以面試官在代碼考核部分讓我寫個(gè)示例，所以寫進(jìn)簡歷的一定要準(zhǔn)備好（包括流程步驟，代碼實(shí)現(xiàn)大概要清楚）。面廣告算法的崗位，機(jī)器學(xué)習(xí)面經(jīng)暴率很高，建議熟背，就算是看過有印象，問到的時(shí)候也會(huì)基本很穩(wěn)。#面試問題記錄#

淘天-一面手撕：多線程打印 ABC請介紹一個(gè)你覺得復(fù)雜度較高或印象深刻的項(xiàng)目？在五六萬 QPS 下，這個(gè)項(xiàng)目帶來了什么問題？是因?yàn)橘Y源本身有限嗎？貨拉拉的機(jī)器配置是怎么樣的？理論上簡單擴(kuò)容能解決問題嗎？數(shù)據(jù)是緩存到本地還是 Redis？活動(dòng)數(shù)據(jù)會(huì)有資金損失（資損）相關(guān)的問題嗎？緩存是怎么刷新的？如果流量都打到 Redis 上，有什么優(yōu)化方法？你說的“get 加本地聚合代替 mget”具體是什么意思？本地聚合是指什么？【先用 size 做判定是否在本地緩存中已經(jīng)緩存了，沒有的部分再去單獨(dú) get】本地聚合加 mget 不好嗎？【分散在各個(gè) slot 上面，導(dǎo)致阻塞獲取】如何保證本地和 Redis...

①淘天：base杭州，做視頻增強(qiáng)和生成的，屬于音視頻團(tuán)隊(duì)，面向淘寶直播和短視頻，是用生成模型來做增強(qiáng)，轉(zhuǎn)正率應(yīng)該比較高（但生成方向在秋招好像HC比較少？）②阿里控股：base杭州，做風(fēng)控安全的，問過mentor實(shí)習(xí)生更多做多模態(tài)大模型和agent相關(guān)的工作，轉(zhuǎn)正率暫時(shí)未知。③騰訊WXG：base廣州，是公眾號(hào)小程序微信小店團(tuán)隊(duì)，做平臺(tái)內(nèi)容治理的，這個(gè)崗位今年招了很多實(shí)習(xí)生，分給實(shí)習(xí)生的業(yè)務(wù)好像比較模糊，技術(shù)比較雜，hr有提到是nlp，圖像視頻內(nèi)容理解和多模態(tài)相關(guān)，但具體的業(yè)務(wù)還要問下mentor。個(gè)人比較看重實(shí)習(xí)做的業(yè)務(wù)，覺得多模態(tài)/大模型方向更好一些。淘天的話轉(zhuǎn)正率高，WXG背書更強(qiáng)一些，但轉(zhuǎn)正很難，阿里控股title可能稍微弱一些，但方向感覺也挺不錯(cuò)?，F(xiàn)在十分糾結(jié)，希望大佬們能夠提供一些建議萬分感謝

3.17 投遞3.31 一面4.11 二面4.16 hr面 當(dāng)晚意向#實(shí)習(xí)進(jìn)度記錄##淘天##java#