字节大模型算法面试

1.讲一下版式分析是怎么做的？bbox 的 IOU 是什么？2.版式分析怎么做优化？目标检测有自己训模型吗？3.现在有哪些版式解析的工具？都有什么优劣？4.讲一下你的论文5.讲一下你的这个横向，有演示视频吗？6.clip 你是怎么用的？有微调过吗？7.向量数据库了解多少？有一大堆图片如何过滤相似图片？8.PDF 文档太长如何解决？RAG 讲一下整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题

下面列几点说明为什么应届校招生要尽量去大厂？1、职业发展很多小厂缺乏系统化培养新人的机制，新人往往陷入野蛮生长的困境。技术岗的员工可能同时承担后端开发、前端开发等多个领域工作，因为小厂往往人少，什么都要干一点，导致样样通，可能样样松。还有小厂项目多依赖关系而非技术优势，开发流程不规范，代码质量低下，长期这种工作方式可能会固化不良工作习惯。2、薪资福利多数小厂薪资+福利都是少于大厂的。有的小厂常以高薪+期权为诱饵，但实际执行中问题重重。3、技术发展大厂提供了结构化的培养体系，如百度 T 序列职级明确，从 T3 到 T12 的晋升通道配套技术培训和项目资源。小厂则呈现野蛮生长特征，比如 5-6 人...

1.实习介绍2.问最喜欢哪个项目3.项目流程4.模型评测方法5.裁判模型怎么构建6.裁判模型打分怎么确定是否稳定7.怎样解决裁判模型打分中模型对输入顺序的偏好性问题8.手撕:先序遍历构建二叉搜索树(有复杂度要求)

岗位名称：推荐算法面试时长：1h+自评分：7/10是否下一轮：待通知一、检索与排序在项目中使用的 BM25 原理是什么？相比 TF-IDF 改进在哪里？公式中每一项的含义是什么？（追问）k1 和 b 参数分别控制什么？如果 b=0 会发生什么？为什么在实际系统中要做混合检索？Sparse 检索和 Dense 检索的基本原理分别是什么？（追问）两种方式在长尾 Query 上的表现差异如何？Dense 检索中常见的相似度度量方式有哪些？为什么很多系统选择 Cosine 或 Inner Product？（追问）如果向量没有归一化，Inner Product 和 Cosine 的结果会有什么差异？在你...