面的是字節(jié)的國際電商部門感覺是卷中卷了被狠狠拷打了??面試問題：- 解釋一下ROC曲線與PR曲線的關(guān)系、ROC曲線與PR曲線的適用場景- 介紹一下貝葉斯定理（貝葉斯公式和全概率公式）- 考了一個(gè)概率題：已知一個(gè)隨機(jī)發(fā)生器，生成 0 的概率為  p ，生成 1 的概率為  1 - p 。請構(gòu)造一個(gè)新的隨機(jī)發(fā)生器，使其生成 0 和 1 的概率均為 1/2。- （針對簡歷提問）了解矩陣分解嗎 MF、LFM嗎- 訓(xùn)練模型的時(shí)候，怎么才能知道模型是不是過擬合了？除了看訓(xùn)練集和測試集的準(zhǔn)確率，還有哪些方法可以防止過擬合？比如正則化、交叉驗(yàn)證這些，能不能展開講講怎么用？- 推薦系統(tǒng)里老聽到CTR預(yù)估和序列推薦模型，講講這些模型是干啥的？比如DIN、DIEN這些CTR模型是怎么捕捉用戶興趣的？還有GRU4Rec、Caser這些序列模型是怎么處理用戶行為序列的？它們各自解決了什么問題？代碼題：- 給定整數(shù)數(shù)組 nums，求最大和的連續(xù)子數(shù)組，并返回該最大和。（最大子數(shù)組和LeetCode53）- 手寫一個(gè)二分類交叉熵bce，使用np（只把bce的公式寫出來了，然后拷打怎么計(jì)算梯度，最好熟悉一下二分類梯度怎么回傳的，被拷打到了這里）一面一般是組內(nèi)員工，平時(shí)比較忙，這場面試約在的中午11點(diǎn)，所以如果能夠把你的項(xiàng)目介紹得詳細(xì)一點(diǎn)，就容易不讓面試官問太多問題，一般我大概是2-3min自我介紹，然后再10min介紹一個(gè)項(xiàng)目（2-3個(gè)項(xiàng)目說完差不多就去一大半面試時(shí)間了），然后最后面試官不是主動(dòng)型+忙著去吃飯，就會(huì)問些常見的面經(jīng)，然后碰巧見過的爆率很高，然后直接吟唱。這里拷打了概率類型的問題，印象里至少有4/32次面試提到了類似的概率場景題目，建議也是稍微復(fù)習(xí)一下，至少看看基礎(chǔ)的內(nèi)容。國際電商（tiktok）據(jù)說晉升不錯(cuò)（同時(shí)也卷），畢竟是出海業(yè)務(wù)，但是是真的難進(jìn)（聽說很多清北大佬都掛了），不太懂想要招什么人（崗位名額實(shí)在太少）#面試問題記錄# #面試問題記錄#

給大家分享一下我的面試經(jīng)驗(yàn)~1、目前 主流的開源模型體系 有哪些?目前主流的開源 LLM(語言模型)模型體系包括以下幾個(gè):GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列:由 OpenAl發(fā)布的一系列基于 Transformer 架構(gòu)的語言模型，包括 GPT、GPT-2、GPT-3 等。GPT 模型通過在大規(guī)模無標(biāo)簽文本上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，具有很強(qiáng)的生成能力和語言理解能力。2BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):由 Google 發(fā)布的一種基于Trans...

努力努力白努力～今年搜推和后端真是卷成麻花了，跟我一樣非科班的全被華子或者大模型收留，但我已經(jīng)有一段華子實(shí)習(xí)，想換個(gè)公司啊啊啊?，F(xiàn)在時(shí)間也不早了，在想是直接開始準(zhǔn)備秋招，還是換個(gè)方向再頭鐵沖暑期實(shí)習(xí)？ #暑期實(shí)習(xí)# #大模型# #搜廣推#

各位吳彥祖劉亦菲們能不能幫忙看看下面的兩個(gè)offer該怎么選 主要糾結(jié)的點(diǎn)是一個(gè)是ai應(yīng)用感覺大熱，一個(gè)是后端業(yè)務(wù)跟ai不沾邊，一個(gè)錢多一個(gè)錢少，現(xiàn)在不搞ai會(huì)不會(huì)以后發(fā)展不如ai好啊。最好 給出理由