字节推荐算法一面-秋招面经

1.简历项目介绍
2.如何做attention,为什么attention要除以根号dk?
3.讲讲你对Embedding了解多少?
4.对推荐系统都有哪些了解?常用技术点有哪些?
5.从从ROC到AUC、再到GAUC,它们分别是什么,有什么区别?
6.为什么Transformer选用LayerNorm而不是BatchNorm?
7.如何进行模型的在线训练,和离线训练有什么区别?
8.项目中涉及的模型是如何进行输出的,是否涉及在线预估?
9.介绍多路召回策略。
10.交叉熵怎么理解?
11.算法题:三数之和
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