美团实习 推荐算法 一面面经

给我面没招了....攒人品中
1.如果线上只有弱标签甚至没有人工标注,Reranker 如何进行微调或持续优化?

2.Reranker 和 Cross-Encoder / Bi-Encoder 的关系是什么?各自的取舍点在哪里?

3.为什么要做 Query 改写?它在召回和排序阶段分别能带来什么收益?

4.常见的 Query 改写方式有哪些?规则、模型、生成式方法各自优缺点?

5.在你的项目中,Query 改写的核心做法是什么?

6.有没有读过或参考过 Query 改写 / Query Expansion 相关论文?印象最深的是哪一篇?

7.GRPO 损失函数是什么?公式中每一部分分别起什么作用?

8.GRPO 相比传统 RL 或 SFT 的优势在哪里?为什么要这样设计?

9.在大模型训练过程中,Transformer 通常会更新哪些参数?哪些可能被冻结?

10.从工程角度看,你是如何优化大模型训练和推理效率的?

11.项目中使用的 Embedding 模型结构是什么?是 Encoder 还是双塔?

12.输出向量的维度是多少?维度大小如何影响检索效果和性能?

13.Embedding 向量在实际使用中是如何做归一化、存储和索引的?

14.手撕算法:合并两个数组并去重,如何保证时间复杂度?

15.手撕算法:求前 K 个最小值,使用最小堆实现。

16.手撕算法:子集型回溯问题。如果输入列表中可能包含重复元素,如何避免重复解?
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1、项目,各种聊就行2、ViT的原理,swin-Transformer的原理,各自对比,他们的编码方式,是否可学习,各自优缺点,attention的区别和滑动方法;3、多模态VLM的不同模块的设计原理,attention原理,旋转位置编码原理4、手撕动态规划题目:给定一个三角形 triangle ,找出自顶向下的最小路径和。 每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标 与 上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 + 1 的两个结点。也就是说,如果正位于当前行的下标 i ,那么下一步可以移动到下一行的下标 i 或 i + 1 。 示例 1: 输入:triangle = [[2],[3,4],[6,5,7],[4,1,8,3]] 输出:11 解释:如下面简图所示: 2 3 4 6 5 7 4 1 8 3 自顶向下的最小路径和为 11(即,2 + 3 + 5 + 1 = 11)。 示例 2: 输入:triangle = [[-10]] 输出:-10解题代码:# dp 三角def minimumSum(triangle):# top --downfor i in range(len(triangle)-2, -1, -1):# scane all elemfor j in range(len(triangle[i])):# current +=  下一行最小值triangle[i][j] += min(triangle[i+1][j], triangle[i+1][j+1])# top last就是return triangle[0][0]if __name__ == "__main__":triangle = [[2],[3,4],[6,5,7],[4,1,8,3]]print(minimumSum(triangle))triangle = [[-10]]print(minimumSum(triangle)
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