美团一面视频

1. 先问项目（我做的是open domain QA的，面试官可能不是很熟悉，）
2. 因为项目用到了Bert，问你对bert熟悉吗
3. 介绍bert
4. 介绍bert中的attention，self attention具体如何实现，QKV attention中根号n的作用是什么
5. Bert中其他的attention（masked self attention），它的qkv各是什么（我答错了，应该是q来自decoder当前输入，k,v来自encoder所有词向量）
6. 其他的预训练语言模型了解吗（答用到了ERNIE），讲一下ERNIE的原理（忘了，只答了entity masking）
7. XLNET模型了解吗，介绍一下（忘了，只说了sentence piece分词，实际上这是transformerXL的部分）
8. transformerXL如何处理长序列的？（类似RNN？不太懂哎。。。）
9. 具体用的是哪个Bert模型（哈工大讯飞Bert-wwm-ext）
10. 知不知道模型蒸馏？（知道原理）
11. 手撕代码：二叉树根节点到叶子节点是否存在和为sum的路径（讲一下思路）
12. 反问：
    • 现在你们在做什么项目（美团优选什么的）
    • 你们现在用的什么PLM？（Electra类似）
    • 多久出反馈（不知道多久，现在只能跟HR汇报情况）
      ljmt
      感觉9成凉了，可我真的想去美团上海

阿里一面电话

声音很犀利的年轻面试官

1. 问项目论文，讲了接近一个小时的项目和论文。。。。。（讲起来好难呀，明明觉得自己讲很清楚了，但是就感觉人家听不懂，一直追问，说他自己不懂这里，问我能讲详细一点吗，我最后还发了模型图，最后还算满意了吧）
2. 代码是你写的吗（不是，学长写了大部分），你的工作呢（baseline模型），讲一个最熟悉的baseline模型（MMM）？用的具体哪个Bert模型？、有人follow你们的工作吗？
3. 给场景，恶意刷单，只有时间和对应的下单量信息，没有其他用户信息，怎么判断是否恶意刷单，什么时间恶意刷单（我。。。）
4. 传统机器学习算法了解吗，用过吗，分类，聚类算法？（答LR， SVM， 朴素贝叶斯，KMeans）
5. 找一个介绍一下，优缺点说说看（说了LR）
6. LR如何处理非线性数据，（答了特征组合，升维）
7. 了不了解NLP的基础工作，比如分词、NER等？（不太懂）
8. 反问：
   • 多久反馈（很快）
   • 我还有哪里需要改进的（他说一般不给反馈的，但是他还是想说，我太啰嗦了，沟通效率比较低，知不知道就直接回答是否就行了。。。。（我不敢说会呀，你问得深了我怕我怀疑自己是不是真的会，我都是只敢说了解，他刚才还直接来一句，你什么比较精通非常熟悉的。。。嗯？。。。））

感觉还可以，4成凉吧，

PS：继腾讯简历挂，二面挂以后，不知道哪个慧眼识猪的部门有捞我了，明天面，不过我已经佛系了。。。。
PSPS：明天IJCAI出review，虽然是二作，但是还是希望weak accept，包邮包邮~