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面试很难，还是要多多练习,发点面经攒攒人品～1.Embedding与生成模型协同工作是怎么做 的?2.减少大模型幻觉，你用过哪些方法?3.大模型输出幻觉如何识别?有什么自动化评估指标?4.搜索准确性不高你怎么排查?召回、排序哪个阶段最可能出问题?5.如何从系统层面提升搜索结果的相关性?6.你在项目中做过哪些相关性优化?有没有量化结果?7.生成式搜索能否保证top-1的准确性?怎么提高?8.生成式搜索流程怎么设计?9.生成式排序你了解吗?10.如何构造排序模型训练数据?如何解决正负样本不均?

感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.大模型相关经历深挖：你项目里最核心的贡献是什么，怎么验证有效2.对比学习 loss：负样本和正样本拉不开/太像了，你会怎么改损失或采样3.FlashAttention 跟普通 attention 的差异？实现里 QK^T、softmax、PV 这几步怎么落4.3D 并行里 DP/DDP你怎么理解；实际落地时通信瓶颈一般卡在哪些环节5.14B：FP16 权重大概多大；训练还要加哪些；INT8 大概能省多少6.torch.contiguous() 干嘛的？推理为什么在意连续性7.代码：读 txt 井字棋（3×3），判断当前玩家是否获胜8.交叉熵损失：解释/怎么写9.线性回归用 SGD：更新公式怎么推/怎么写

祝大家都能拿到满意的Offer！攒人品中～1. 实习项目介绍2. BN的可学习参数？作用？3. xDeepFM介绍4. DCN的架构5. WideFM和DeepFM区别？这一系列模型出现是为了解决什么问题？6. 长序列建模的方法7. DIN架构实现细节8. SIM改进了什么问题9. 召回粗排精排的链路10. 多任务学习MMoE的认识11. 介绍相关模型（MMoE，PLE）12. ESMM13. SSB样本选择偏差14. 算法题： 树的直径，子数组和等于k的数目

给我面没招了，发点面经攒攒人品～项目细节拷打八股1.大模型了解多少，强化学习了解什么2.DPO的全称是什么，公式是什么，直接体现在哪里3.与PPO对比归一化方法• 常用的归一化方法有哪些• 讲讲RMSNormAUC• auc的定义• 从样本里随机去掉一些负样本，Auc怎么变优化器• 讲一讲常用的优化器• sgd是什么，Adam相对于sgd改进了什么位置编码• 正余弦位置编码的公式手撕• 计算逆序对数量• 多头自注意力