春招面试之极限挑战

推荐算法暑期offer决赛圈，蚂蚁vs字节，求帮选1、地理位置，杭州vs上海2、业务，蚂蚁芝麻信用推荐算法vs字节商业化巨量星图推荐算法3、转正，基本稳定转正vs转正概率小（字节hr说今年hc多了很多转正概率很大，但是不知道是不是画饼）由于本人在杭州上学，因此蚂蚁的地理位置和转正概率比较好，但是考虑秋招似乎是字节的业务发展会更好些？另外字节已经接了offer两周，担心不去被拉黑

四月很多面试都推掉了，所以只面了两个厂，字节和虹软。顺便问下，华为暑期实习不推进的话会影响秋招吗？字节一面：自我介绍分类和回归常见的损失函数？ 逻辑斯蒂，hingeloss，l1，BCE，focal等等BCE的公式是什么，和KL散度的关系和区别？ 一部分log的系数不一样selfattention的原理和过程为什么selfattention能注意该注意的地方，你能数学证明出来吗？ 我能证明不就去发论文了。。关于时序预测的论文，应用背景是什么、有其他用diffusion做时序预测的模型吗有落地产出吗？我说这是篇论文。。如果batch内的数据对不齐怎么办？我说一定能对齐。。机器学习了解吗？集成树模...

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回馈一下牛油们——— 5.17更新———- 目前组内比较缺人，实习生和校招生（2024届）的hc都有。实习生如果有llm项目经历会加分，因为目前组里有llm+推荐的探索项目😂。感兴趣的牛油请私我哈～ Bg 陆本英本2+2，英硕top2， 均科班，两篇论文，无相关实习 Timeline: 4.12 投递 4.17 一面 1. 自我介绍+细讲项目 2. 八股 1）介绍一下Transformer的结构 2）Transformer的缺点？ 3）为什么需要/sqrt(dk) 4）讲一下Diffusion中的DDPM模型 5) Dif...