腾讯PCG一面凉经

因为种种原因，自己找暑期实习比较晚，4月底才开始投。
腾讯效率真高，投了简历几分钟就发了测评链接，测评两天就安排面试。面的机器学习岗。
面试问题：
1.自我介绍
2.介绍一下你做的这两个工作（问的项目）
3.transformer原理
4.模拟退火原理（数模上写了，但没想到会问这个，没答上来）
5.看过resnet论文吗？为什么能缓解梯度消失？
6.怎么缓解梯度消失和爆炸？
7.了解传统机器学习方法吗？比如随机森林（光做深度了，不会）
8.了解大模型吗？它原理是什么？（答有三个部分，其中一个忘了，说强化学习和蒙特卡洛采样）
9.用了什么强化学习技术？（没细了解）
10.优化方法比较？（表示就用过Adam）

手撕：股票最大收益。做出来了。

然后今天一看没过，于是写下来记录一下