6.26一面：1.自我介绍2.介绍论文（数据集，输入，输出，模型架构，评测指标，创新点，motivation）3.transformer比rnn/lstm这些有什么好处？除了并行计算还有呢4. decoder和encoder有什么区别5. QKV怎么来的，除了selfattention还有什么attention?4.prompt为什么在大模型中起作用5.手撕：查找有序数组中小于k的最大索引（k=2, [0,1,2,3,4,5]=>result=1）6.28二面：1. 两个地点，有一些位置和名称还有其他信息，设计模型（模型架构+损失函数+训练方法）来判断是否它俩的距离远近2. (x,y)地点位置怎么embedding?3.归一化有哪几种？为什么要归一化4.sigmoid进入饱和区梯度变化值小，怎么解决5.多标签分类任务的损失函数怎么设计？6.手撕：字符串的排列发面经 dream一个oc更新一下:7.3催了一下 7.4部门面试官发了offer message ？加了微信 7.6正式邮件offer啦#滴滴#
graso03：搞这么细啊。有些答案可以去llama3.1的技术报告参考，其他的等大佬回答
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Sherloque：快手这边确实明显感觉好多地方不规范
