快手推荐算法一面面经

🔞 美甲🧑‍🔧 语音算法实习生😶‍🌫️ 项目提问+基础理解+代码1. 自我介绍2. 介绍自己的论文（问得好细，质疑创新点、消融实验，一开始我的说法有点问题，面试官会揪着不放，幸好后面解释了一波）3. 你觉得当下的大模型相对于之前初代的bert等模型主要解决了什么样的问题？从原理上来讲，为什么现代大模型在生成式任务的能力要强于以前的MLM类的大模型？4. 现在大模型为了达到规模扩增，主要做了哪些技术上的优化？旋转位置编码相比于绝对位置编码好在哪儿？为什么不用绝对位置编码？5. 谈谈为什么MoE机制会成为主流？如何解决MoE训练过程中出现的路由偏爱（路由失效）现象？负载均衡是作用在什么上面的（模型 or token）？6. 代码：删除单向链表中的倒数第二个元素。反问：日常工作内容？对我有什么建议？这次面试与一面有很大不同，削弱了硬性八股的内容，更偏向于考核对大模型的理解。面试官也是蛮随和的人，每回答一个问题会及时给到我反馈，认可or纠正我的回答，这使得整个面试过程都有一个积极的刺激。最后说我对大模型的直觉挺到位的，我还挺开心的🥰#面经#

先说一下时间线: 6.18一面 6.22二面 6.28hr面 6.30三面 说好的第三次技术面试 实际上面的内容是跟hr面差不多的。三面28分钟左右 面试官大概四十岁左右，问完一个问题隔很久才会问下一个问题，大部分时间都是我们在面面相觑，十分尴尬。 自我介绍 问了一下科研情况 什么时候开始做的课题 本科为什么要读xx大学 保研的吗 爸爸妈妈什么工作 独生子女吗 说一下简历上的比赛 学过python学过java学过c++ 那哪个你更熟悉 为什么选择深入学习c++ 工作后有什么计划吗 你觉得从学生身份到职场身份 需要什么变化吗 有什么开发经验或者心得吗 比较有意思的是最后的反问环节 我问有什么...

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一、百度(Baidu)避雷方向1.智能驾驶事业部(Apollo)商业化落地周期长，技术投入高但盈利模式未完全跑通，内部存在资源争夺校招生可能面临长期做 Demo、落地场景受限的困境。2.非核心 AI业务(边缘产品线)部分边缘 AI项目(如教育、医疗等因资源倾斜不足，存在被裁撤风险。3.云计算(非头部客户团队)百度云市场份额有限，非核心团队可能面临业绩压力。推荐方向:搜索与信息流核心算法、广告变现相关团队。二、阿里巴巴(Alibaba)避雷方向1.本地生活(饿了么、高德非核心业务)与美团竞争激烈，盈利压力大，部分业务线收缩风险高。2.大文娱(优酷、大麦等)长期亏损，战略优先级下降，业务整合频繁。...