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感觉好难啊...整理下面经攒攒人品1. 了解多任务建模吗？比如MMOE？2. 如何解决极化问题？3. MMOE中，5个专家、2个任务，门控输出维度是多少？4. 手写CTR预估模型的最后一层网络结构及对应的损失函数5. 推导上述损失函数的梯度6. 行为序列建模的主流方案有哪些Code1. 找缺失数字（要求O(n)时间、O(1)空间）：1～n连续数字中只缺一个，找到该数字2. 找缺失数字：1~n连续数字缺两个，找出这两个数字3. 手搓交叉熵4. 手搓梯度下降

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工程类偏多🏓1. dpo 和 sft 的区别，先 dpo 后 sft 可以么2. 如果把 DPO 用在“第一轮对话”，你会怎么做数据集？prompt、chosen/rejected 你打算怎么来3. 多轮对话的数据分布你会怎么设计：单轮和多轮各占多少，为什么这么配4. 具体到 DPO 数据，多轮样本你会怎么采样/怎么配比（有没有什么坑）5. reward hacking 你怎么看？一般怎么防，怎么兜底⭕如果你现在：- 春招/秋招没方向- 简历没人看- 面试总挂- 不知道怎么准备，想求职算法岗的同学，需要进行高质量项目辅导，提升面试能力，☎欢迎后台联系。

感觉强度不小，快hold不住了...项目拷打1. 项目的创新点2. 数据集特征，分别做了哪些处理3. 数据特征的分布情况，为什么数据适合模型？4. DCN-v2 和 DCN 的区别，分别详细讲讲算法知识1. 了解 MmoE 吗2. 多个目标分数怎么融合3. 回归损失和分类损失共存的情况下，出现的问题，比如说损失尺度不一样，模型偏向优化大目标，这该怎么解决4. 再比如，不同任务之间梯度方向冲突，训练震荡，这怎么解决？5. 说说你了解的粗排模型6. 什么是生成式推荐？它和传统的判别式推荐7. 生成式推荐的典型应用场景有哪些？8. 生成式推荐常用的模型架构有哪些？9. 生成式推荐的评价指标和传统推荐有什么不同？10. 如何将大语言模型（LLM）融入推荐系统？11. 生成式推荐落地时，面临的核心技术挑战有哪些？Code1. 数组中，两数之差的最小值，返回下标（非 hot 100的简单题）2. 三数之和