百度 提前批 商业AIGC 一面面经

我看哪里都查不到苏宁的面经，自己就来写一下一面技术面，35分钟主要是问了项目相关，还有个人的一些经历，技术上没有太多的问问了一些transformer，还有大模型的知识，比如 transformer在图像上是如何做的，自己也记得看过，但是很模糊，答的不是很好反问面试流程，具体业务，自己回答的一些不足的方面PS.面试官人挺好的，说让我可以多看看大模型方面的东西，我自己做的东西说我答的挺好，然后应该就是kpi面了，早知道不请假了。后续：被约了二面，实属没想到

2025年5月7日阿里笔试算法

(第一次写这种东西也不知道是不是这样写呢，写一写积攒人品4.28--投递4.28--发邮件确认我的实习计划4.28--确认面试时间5.1--下午面试5.6--确认是否可以近期到岗以及期望薪资5.8--通知面试结果，确认入职时间流程还是非常快，刚好和我的研究方向匹配所以投了，因为是第一个offer所以答应了。昨天下午又得知实验室的其他同学一个去腾讯实习一个去荣耀实习，羡慕，当然想去大厂实习，但比较是偷走幸福的小偷，我自知自己能力不如他们优秀，要把握好自己拥有的事物，人比人永远比不完，所以专注自身，把握当下就好了。最后希望大家都可以收获满意的offer。

面试问题：- （针对简历提问）你工作里主要关注哪些指标？解释一下AUC含义、计算和作用- 主流的开源大模型结构有哪些？（prefix decoder，casual decoder、encoder-decoder）- 介绍一下layernorm和batchnorm的区别？- 在机器学习里，怎么处理长尾数据和多峰数据？- 怎么解决模型的冷启动问题，你觉得LLM在冷启动方面能够起到什么作用？- 介绍一下常见的优化算法（SGD ->Adagrad ->RMSProp ->Adam -> AdamW）？优缺点- 为什么Adam不一定最优而SGD最优的？怎么理解分析？- （针对简历提问）你工作里的对比损失是怎么构造的，有什么作用？介绍常见的对比损失的公式。代码题：- 数组第K大。给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。（力扣215原题）- 手写对比损失的计算（结合项目），并简单说了一下原理。（大概写出来就好）二面我这个是交叉面，提问的有部分设计大模型，也当然我简历上有大模型，所以问了一些llm+搜推的内容，但这部分交叉问题比较浅，能说个大概就很好，同时也有很多经典的机器学习面经问题。因为项目里提到了对标学习，所以面试官在代码考核部分让我写个示例，所以写进简历的一定要准备好（包括流程步骤，代码实现大概要清楚）。面广告算法的岗位，机器学习面经暴率很高，建议熟背，就算是看过有印象，问到的时候也会基本很稳。