岗位名称：推荐算法面试时长：1h+自评分：7/10是否下一轮：待通知一、检索与排序在项目中使用的 BM25 原理是什么？相比 TF-IDF 改进在哪里？公式中每一项的含义是什么？（追问）k1 和 b 参数分别控制什么？如果 b=0 会发生什么？为什么在实际系统中要做混合检索？Sparse 检索和 Dense 检索的基本原理分别是什么？（追问）两种方式在长尾 Query 上的表现差异如何？Dense 检索中常见的相似度度量方式有哪些？为什么很多系统选择 Cosine 或 Inner Product？（追问）如果向量没有归一化，Inner Product 和 Cosine 的结果会有什么差异？在你...

1.19 面试官打电话约面1.20 一面 秒约2面1.22 二面 面完5分钟告知通过无hr面当时还在期末考试，跟做梦一样

菜菜，救救，帮帮😭😭😭   

面试题简述在实际的意图识别场景中，用户输入往往并非完美清晰，可能包含模糊意图、多意图或意图重叠等情况。你是如何建模和处理这些问题的？面试官想听的1、是否理解意图的自然模糊性和重叠性。意图识别绝非简单的单一分类问题，用户的输入通常是复杂的，带有模糊性，甚至多个意图在同一句话中同时出现。能否从根本上理解这一点，对整个模型设计至关重要。2、分类只是手段，最终目标是产生有用的决策结果。模型训练的目标不仅是做出预测，更是通过这些预测，给出有意义的决策，引导系统如何应对不同类型的用户请求。3、模型之外的策略设计同样重要。意图识别是个系统工程，不仅仅是数据 → 模型 → 输出这么简单，还涉及到阈值设置、决策...