腾讯云智笔试

4.22一面挂后，就没被捞起来过都快一个月了，几乎每天都更新简历     

自我介绍问实习具体讲讲数据处理流程，缺失值处理，数据量有多少外部API是怎么接入的模型的业务目标是什么，业务场景是什么有没有做上线，结果如何遇到什么困难，怎么解决的是在leader给的代码上做修改，还是自己写的如何做业务对齐介绍业务，主要是数科、因果实验相关想做偏算法还是偏数科（业务）能实习多久，base地是否接受未来读博or工作sql，python是否熟练反问，有什么需要提升的地方面试官人很好，很耐心，主要都是问的实习相关，也没有考手撕

先吐槽，周末突然收到面试约面，还是vx的，很激动。上网找面经，完全没有相关部门面经。“不会是让我撞上部门突发情况急缺实习生了吧”，我还安慰自己“不奢求面上，查漏补缺就满足了”结果，一上来摄像头不开，“情况不对”。果然，先手三道算法题，期间那边一直在哐哐敲键盘。外加一道os场景问题，面试结束。反问不足，说我应该更多注意计算机基础知识“我请问呢，你倒是问呀”。但总的来说面试官语气其实都挺友好的，吐槽结束。有两个个小疑问求大佬解惑：1、这种情况是怎么回事？2、这种kpi有面过的机会吗？

（一）语言模型的发展历程词元（Token）1. 统计语言模型（Statistical Language Model，SLM）通常是根据词序列中若干个连续的上下文单词来预测下一个词的出现概率，即根据一个固定长度的前缀来预测目标单词。2. 神经语言模型（Neural Language Model，NLM）使用神经网络来建模文本序列的生成，例如word2vec（构建了一个简化的浅层神经网络来学习分布式词表示，所学习到的词嵌入（分布式词向量）可以用作后续任务的语义特征提取器）。3. 预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PLM）代表：ELMo、BERT、GPT-1编码器...