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许愿字节oc！七面字节了，该过了吧

后端开发9.14一面 --- 9.18二面 --- 9.23三面------还愿！9.27oc啦！

二面1. MAP（最大后验概率）和似然函数有什么关系？2. 什么情况下，MAP的损失函数可以用NMSE来计算？（高斯噪声）3. 手写Multi-head Attention4. Attention的复杂度是多少？5. AUC是什么？6. 推荐算法了解哪些？7. 协同过滤的概念是什么？8. 如果是一种普适性很强的物品（如：新华字典），怎么设计指标对它降权？9. AUC怎么推广到非二分类问题？怎么快速计算AUC？

问的比较基础，有些拷打的挺深。估计还是没论文和竞赛，一面完第二天就挂了1. 在任务对话系统中，大模型的成本较高，有没有自己微调或者调用接口？哪种合适？2. Agent是什么概念？编排指的是什么？3. 大模型中agent的主流框架？4. 在RAG的知识库构建中，文本是什么格式的？PDF、WORD？设计OCR吗？5. 有哪些工业界使用的OCR接口？6. 用大模型做embedding，维度是不是很大？怎么解决？7. 有哪些语义向量模型，效果比较好？了解BGE吗？8. 文本匹配时，为什么有些embedding模型效果比较好？（从训练方式的角度考虑）9. 有哪些向量数据库？10. 海量向量查找算法有哪些？11. 向量检索完成后，怎么做召回？12. 大模型设计的算法有哪些？13. 主流大模型和Transformer的区别？14. 旋转位置编码了解吗？它的旋转角度代表什么？15. RoPE的长度外推是怎么做的？16. RNSNorm和LayerNorm的区别？公式是什么样的？17. LayerNorm会引入可学习的参数吗？引入的目的是什么？18. 大模型的Attention层结构有什么区别？19. attention层有哪些实现方式？self-attention、Cross-attention、local-attention·

双九本硕科班，有一段中厂实习pdd和字节三面挂其他而是一面、二面泡着太难绷了许愿第一个offer...

真的难受，是主管面气场很强，一直纠结为什么我不留北京，觉得我不真诚算法写了模拟计算器第一个三面挂，顶不住了

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深信服笔试也太难了吧。大家过了多少啊

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投完后直接约面了，也没有笔试也没有测评。感觉纯纯kpi都是围绕项目问，最后考虑个堆排序面试官给了很多正反馈，问什么时候能入职，说很match结果，面完后直接挂？？？唉，难受啊，给了你很大期望，然后直接挂你