阿里巴巴

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2.为什么要去做这样一个模型，和主站模型有什么区别3.介绍整个项目，为什么能打过主模型，为什么要做这个独立模型4.介绍MMCN，和DCN有什么区别，相对于DCN有什么优势5.介绍tokenmixer是怎么样实现的，介绍结构原理，为什么要做mix_up6.了解rankmixer large吗7.对精排还有什么结构比较了解吗8.LHUC模块具体的实现的方式9.了解生成式推荐吗代码题:一个数组只有1和-1，给出子数组乘积为1的个数

挺难的，感觉比上周难☹️，8 选择 + 4 编程，120 分钟。T1 签到，T2 是 sklearn 大题跳过了，T3 折半搜索经典套路，T4 笛卡尔树分治有点东西。 选择题：RAG 文档更新后检索旧内容的原因、SVM 模型压缩方法、迁移学习微调策略、CV 预训练任务选择、GBDT 特性、二分查找比较次数、度为4的树求叶结点数 T1. 风不吹雨 每个位置可以做操作1（除以2取整，最多  次总共）和操作2（减 ，最多  次总共），求最小总和。 两种操作的收益是独立的：操作1的收益是 （不管有没有做操作2），操作2的收益恒为 （不管有没有做操作1）。所以直接贪心：操作1选收益最大的  个位置，操作...

（仅分享最近的收获）：AI能够提升上限：情景- 我之前上学时喜欢用Python。曾说“JAVA是工作，Python是生活”- 虽然但是，没有Python大项目基础，等级可以类似于 JAVAEE水平。太久没写后也忘了差不多辽- 我需要使用python进行快速的自动化落地，从零到一完整写一个新的项目：过程- 一开始古法编程硬写，费时费力没有成果- 过了一段时间选择推倒重来，给出完整的产品设计文档，以及数据库建模，以及需求单.md- 再装配 skill，使用 AI IDE （agent，模型都选国内顶级模型） + Intellij （手动修改，使用 DS的 FIM）结合的模式- 针对需求单做进一步任务拆解，“吃一个，看一个”；在交给AI前，先自己把伪码以及核心方法名创建出来 （最长一次花了2h做这事）- 花费大量时间堆 prompt 质量。只手动圈选必要上下文（最多一次圈了15个文件），并有礼貌的指出问题，指出你要看什么这样这样- 对结果不断优化，能改的直接自己改：结果- 攻克太多之前想都不敢想的难点，东西出来了：舒服的地方- 一筹莫展的境地，有了转圜的余地- 我这种菜鸟写起来肯定是磕磕绊绊，我就疯狂的打TODO让他FIM，速度得到了保证，不会卡心流- 真的能够快速验证，小步快跑，把东西拉出来：不舒服的地方- 平均一次响应要5min以上。很急，等到切回来我的上下文也是要恢复滴- 模型质量不足。连我这个python菜鸡都看不下去了，写的啥啊，应该主要是业务太复杂了罢。。。- prompt与前期准备工作占到了单一需求开发全流程的 60% 以上。不是说不能接受，就是有些别扭，明明有这些时间写文档，自己写也写完了（如果是java的话）：评价- 当然JAVA工作的话，主要还是修修补补为主，不是这种“一口气，一把梭”的情况。。。同时，负责的业务场景很复杂，项目文档建设非常落后，最近commit冲突的量级是以k来统计的 --我没有信心让AI来帮我做这些- 我能够接受这种合作方式，我认为自己不是AI的奴隶，同时暂时很难取代，我上面所述的工作拆解与指挥领导的这一步- 后面我会拥抱 Codex 的生态，然后把项目的文档都补充建设起来- 当然，我也明白，

阿里人才测评后面题目有考公那种图形题还有一些别的不会做。今天做完，刚刚直接被中止流程了，这个还是在整个阿里巴巴共享的测评，以后是不是投不进去阿里了