抖音大模型算法二面-校招面经

1.八股:XGBoost 如何计算特征重要性?Gini 系数在树模型中代表什么?它和信息增益的区别在哪?
2.八股:Decoder-only 模型在推理时,预测第 i+1 个 token 时,输入用的是第 i 个 token 的 one-hot 还是概率分布?为什么?
3.八股:KV Cache 的空间复杂度是多少?如何估算一个 7B 模型在 batch=1、seq_len=2048 下的显存占用?
4.八股:AdamW 和 Adam 的核心区别是什么?Adam 相比 SGD 引入了哪些优化机制?Adam 全称是什么?
5.项目:你们验证集的类别分布是否和线上一致?如何保证标注数据的高质量(比如通过交叉校验 or 专家审核)?
6.项目:在当前 RAG 架构下,如果引入 Few-shot Prompting,为什么能提升输出质量?和微调相比各自适用场景是什么?
7.项目:FAISS 是如何加速向量检索的?你用的是 IVF 还是 HNSW?索引构建时 nlist/nprobe 怎么调?
8.手撕:最长回文子串(LeetCode 5)
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12-22 14:21
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门头沟学院 Java
bg: 双二 非科班 无实习  最后签了得物(给的有点多,希望强度能顶住)时间线: 今年七月份开始投  八月九月开始大量面试  十一月十二月开奖总共参加了四十场面试 最后拿到了九个offer 不过大部分是中厂 大厂还是差口气面试线:美团一面挂京东一面挂淘天二面挂字节一面挂讯飞三面+hr面  意向顺丰线下三面    意向途虎三次面试 意向上海银行线下面  意向携程线下两面+线上hr+加面 意向快手客户端三面+hr  意向去哪儿 两件+ hr  意向拼多多客户端三面+hr  直接开奖得物两个部门六次面试 直接开奖先是签了携程 但是后来得物开了个比较大的包,且业务较为核心,所以和携程解约跟得物签了,说实话也不知道这个决定是好是坏,毕竟携程再怎么变也肯定比得物wlb的多,其实挺想去携程的各方面,但是实在是业务跟薪资不太行,希望日后能顶得住得物的强度。其实今年刚开始找的时候还是挺迷茫的,自己不是科班,是个地理相关的专业,又没有实习,感觉确实劣势很大,几乎每场面试都会问为什么没有实习,但是好在挺下来了,虽然头部大厂没什么机会,感觉他们很看实习,面试的时候感觉没什么大问题,结果面完就挂,也是没什么办法,所以如果有机会能刷个实习履历,一定还是要刷一个,不管是面试还是谈薪的时候都要有底气很多。很多时候也会迷茫,互联网朝十晚十的生活到底是不是自己想要的,钱就真那么重要吗?重要到连基本的生活都可以放弃,我还是很想下了班有时间,去喝一杯,去骑会车或者打会游戏,签了互联网就像签了卖身契一样,把自己的灵魂出卖给公司,用工时去换似乎很高的工资,但这一切值得吗,拿心理或是身体健康去换一段时间的快钱,而且还有对未来的迷茫,对35岁的焦虑,但是要是真让你去放弃,去考个编制,或者找一些轻松点,赚的少点的工作,又总是不甘心,人总是矛盾的。读研之前,我觉得毕业能找份本专业的工作,每个月赚个一万多就很知足了,但是读研之后见到、听到的多,似乎心也无法平静,也想去赚一份高薪,我不知道这个选择是否正确,我不知道我人生中的每一个选择是否正确,也许日后看来并不是最优选,不过这也是我站在雾里,所能看到,能做到的、看来是正确的选择了,至于感受如何,也许只有一年后的今年能回答了,哈哈,一年后的今天我一定回到这个帖子,聊一聊工作了半年之后,到底感觉如何。
中二的你想当offe...:大佬能出个经验贴吗,菜鸡想学学😍
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