给了28*15，没有签字费。手里还有其他更好的offer，有点纠结

一面： 介绍了四篇工作，然后写了个infonce问了一下业务方向，实现方式二面：详细介绍了两篇论文算法题：和谐数组，mha+causal maskmask放在什么位置，pad什么值？三面：介绍了论文，代码：灭霸灭星球四面：极大似然估计正态分布的均值方差什么是梯度，怎么理解梯度怎么根据值去分配选中的概率？轮盘赌，复杂度是多少hr面：轻松聊天，手上offer情况。

一面 1.一些运筹:拉格朗日乘数法KKT条件影子价格 互补松弛性 这些2.了解什么启发式算法3.Lightgbm的改进点4.treatment如何设计以及优化手撕三个:1.求x的立方根2.归并排序3.输出1e9 内的全部质数二面1.由于RCT数据收集会影响业务收益导致无法频繁开展数据采集工作;而这一限制会使得线上实际数据分布与模型离线训练所用的 RCT 数据之间逐渐产生偏差，最终造成训练出来的模型效果差有什么方法可以改进呢2.RCT数据有限但是模型结构却越来越重怎么判断这是把其他特征学得更好了还是真正学到了treatment和label之间的因果效应?3.MPC控制器和PID之间的区别MPC如何用于线上成本调控手撕是找到数组中第k大的数面试官说要用分治来实现三面1.营销和大模型怎么结合2.你的实习项目如果用大模型去做可以如何实现3.在学校的科研方向和论文

二面 1. 自我介绍+介绍论文2. attention的计算时间复杂度3. 推荐系统或者NLP领域 有什么方法可以加速attention计算4. 你了解哪些生成式推荐的论文5. 为什么要在推荐系统引入RQ-VAE6. 和VQ-VQE有什么不同7. RQ-VAE怎么解决坍塌问题8. Normalization有哪些，有什么作用9. 什么时候用batch norm什么时候用layer norm，为什么10. 训练和推理的时候的均值和方差都是怎么得到的手撕：lc331 验证二叉树的前序序列化  问复杂度，优化方法