字节推荐大模型校招二面
1. 实习介绍+介绍论文
2. attention的计算时间复杂度
3. 推荐系统或者NLP领域 有什么方法可以加速attention计算
4. 你了解哪些生成式推荐的论文
5. 为什么要在推荐系统引入RQ-VAE
6. RQ-VAE和VQ-VQE有什么不同
7. RQ-VAE怎么解决坍塌问题
8. Normalization有哪些,有什么作用
9. 什么时候用batch norm什么时候用layer norm,为什么
10. 训练和推理的时候的BN均值和方差都是怎么得到的
11. 代码题:Ic331验证二叉树的前序序列化
2. attention的计算时间复杂度
3. 推荐系统或者NLP领域 有什么方法可以加速attention计算
4. 你了解哪些生成式推荐的论文
5. 为什么要在推荐系统引入RQ-VAE
6. RQ-VAE和VQ-VQE有什么不同
7. RQ-VAE怎么解决坍塌问题
8. Normalization有哪些,有什么作用
9. 什么时候用batch norm什么时候用layer norm,为什么
10. 训练和推理的时候的BN均值和方差都是怎么得到的
11. 代码题:Ic331验证二叉树的前序序列化
全部评论
字节大佬,字节又张鑫了
感觉好多是拷打项目
字节的attention连环问直接开到vAE十八层地狱😵💫答完还能手撕331,稳得一批!三面冲,坐等拿offer回来请我们喝霸王茶姬~
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勇敢的山羊想要off...:这是准备拿实习生当正职使唤,然后把正职裁了降本增效么。。 点赞 评论 收藏
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