算法offer求选

1. 树模型 GBDT？2. 介绍Transformer架构3. 交叉注意力机制的QKV分别来自哪4. 正则化的作用5. 为啥使用layer Norm而不使用 Batch Norm6. 位置编码的形式7. 旋转位置编码跟三角函数位置编码的具体区别8. Lookup Embedding9. 三角函数位置编码和可学习的位置编码的优缺点10. DPO跟PPO的区别

携程暑期加面是什么情况上周五二面后昨天约了三面还以为是hr面，今天进去说还是技术面，说是加面

✅一面对着项目问的比较多1️⃣线性回归的假设条件是什么2️⃣介绍lstm，transformer这些3️⃣transformer 相比于 seq2seq，它的增量点在什么地方4️⃣因果推断和（事件发生前拟合一个模型，使用这个模型对事件发生后进行预测从而得到效应），增量在什么地方，有哪些本质上的区别（跟我的项目相关）5️⃣对于销量预测模型，你有什么思路；怎么进行模型选型；如果没有其他特征，只有按时间变化的销量，可以怎么预测？6️⃣一个人投篮的命中率是60%，是投10次至少命中7次的概率大，还是投100次至少命中70次的概率大（大数定律）7️⃣手撕：两个椭圆x^2+y^2/2=1,x^2/2+y^2=1，求这两个椭圆相交部分的面积（蒙特卡洛模拟，好像还可以使用极坐标直接求解，忘了）比较注重数理（可能也是因为我是数理出身）✅二面1️⃣50个黑球和50个白球，分别放进两个框，怎么放置，可以让一个人拿到白球的概率最大2️⃣一个细胞的生命有三个小时，每个小时都会分裂一次，到T时刻会有多少细胞呢？3️⃣希望在算法岗从事什么样子的工作？4️⃣技术栈有哪些？5️⃣是否了解大模型？6️⃣大模型灾难遗忘怎么解决7️⃣是否了解微调、量化？8️⃣大模型应用场景是什么？9️⃣Pytorch 算法框架是否熟悉？✅三面1️⃣问对深度学习那块比较熟，回答时序预测，问有无读过现在的SOAT方法，回答无（没读过啥paper）2️⃣什么样的embedding是好的embeding，怎么评估3️⃣选择unieval模型是怎么做的模型选型4️⃣拿到一个新方向是怎么调研的，怎么去找论文的5️⃣介绍 transformer，每个encoder的结构是什么6️⃣介绍 self-attention7️⃣怎么理解q，k，v8️⃣可以使用同一个W_q和W_k吗9️⃣为什么q×k之后要scale，d 是什么1️⃣0️⃣时空图（论文，但是别人做的这part，自己不太了解了）1️⃣1️⃣手撕：打家劫舍（偏重对算法的理解，和项目实现上的一些细节）📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。#算法#

各位牛客大佬帮帮，暑期实习offer选择，希望大家能在评论区给出理由，有什么问题也可以在评论区留言，我尽力回答1. 饿了么，base上海，商家经营平台，主管说做开发和ai相关2. 淘天1688，base杭州，广告引擎部门，做广告相关业务饿了么面试官都很好，offer已经签了，约定下周入职了，1688感觉挺核心，不知道进去能不能扛得住