字节三面

最长公共子序列 求序列？中间endpos作用？是否一定包含在最终序列中？（没跑通，时间不够寄了）复盘：没睡醒没想起来该用backtrack来恢复序列，写的方法错了。rand5实现rand10？期望次数？有优化空间吗？（最后一个没答上来）后续复盘：之前我答的rand5(), 若1，3则 += 0， 2，4 += 0，5重骰，这种方式无法优化但对于rand5() * rand5()，若<= 20则直接%，反之重骰，这种方式有优化空间：落在21-25不重骰，直接复用作为另一个rand5Logistic regression？为什么用CE不用MSE？（先说了极大似然估计，追问还有吗，讲了数值稳定性并加上了sigmoid函数后两者梯度的公式推导）二分类指标？解释一下AUROC？实现中怎么做？（acc --> recall, precision, F1 --> AP & AUROC; 写TPR FPR公式 ;离散化，给定若干个threshold，记录点，然后处理成类似柱状图的计算方式）模型训练出现NaN或者loss不下降的情况？简历项目拷打，讲的强化学习介绍一下强化学习的这些策略？DQN -- > PG --> AC --> A2C，没来得及讲PPO，追问Q和V的关系问GRPO的具体reward？（大致按照自己理解讲了一下怎么从PPO来的，核心在同个state做出不同动作多次采样，归一化训练），训练时间与PPO相比？（其实不是太清楚，从策略空间分析了一下，单次epochGRPO更慢，因为多次采样，达到相同效果需要时间更少，因为当策略空间很大时，PPO需要更多采样次数才能达到与GRPO相同的效果，即多次到达同一个state 选择不同action）训练过程除了你讲的多次采样还有区别吗（没答上来）Update: 没想到过了，感谢面试官捞人！

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一面 1.挑一个项目介绍2.transformer计算的时间复杂度和空间复杂度，deepseek对transformer主要做了哪些改进?3.为什么要在推荐系统中引入rqvae?4.如何解决坍缩问题?5.对rankmixer了解吗?介绍一下?6.详细介绍一下Moe?优缺点各自是啥?7.训练模型如果loss不稳定，如何解决?8.了解lora 吗?9.代码:手撕mha10.反问:业务二面1.项目介绍2.bert的预训练任务是什么?3.bn和In的区别?在什么场景使用?4.如果qk变成同一个矩阵会有影响吗?如果一定要变成同一个矩阵，如何解决影响?5.介绍一下帕累托°?6.如何挑选特征?7.你对推荐算法中特征工程的心得有哪些?8.代码:实现交叉熵9.反问:组内有哪些方向

今年学java后端并且投得晚的有福了