到底哪些公司算大厂？

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.论文拷打2.项目拷打3.数据集构造和标注流程4. Query与agent技能相关性的大模型方案调研5. RFT在相关性模型领域的应用

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.样本如果都不一致了，降噪剔除后的离线 AUC 到底是怎么算出来的？3.讲讲长短序列建模的落地方案？4.做 SIM 过滤时，类目到底是用 Target 还是用户预估的？5.你们重排只用了 MMR 吗？有没有试过更复杂的方法？6.怎么衡量 MMR 的相似度？为什么不用 BERT 这种纯语义模型去提 Embedding？7.打散通常会提升多样性体验，但你们测试下来人均 IPV（点击量）反而降了，怎么解释这种现象？8.详解 Transformer 里的 Multi-head Attention 机制？为什么要用多头？9.训练时发生梯度消失或者梯度爆炸，怎么排查？怎么解决？10.详细对比 Batch Norm 和 Layer Norm？（LN 主要是特征维度归一化，Transformer 必考，我这里答得有点磕巴，大家一定要记牢）11.做完全均匀的随机负采样，对整体 AUC 的期望会有影响吗？为什么？12.了解大模型的 Scaling Law（缩放定律）吗？最后两道手撕：最大子数组和（LC 53）无重复数组的全排列（LC 46）

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！项目拷打+实习拷打1. GRPO在线学习策略过程，listwise 数据如何训练reward模型。2.MOE模型相关原理和微调经验。3. 逆序对实现和讲解（计算逆序对时如何避免重复计算）

发点面经攒攒人品～项目细节拷打八股1.大模型了解多少，强化学习了解什么2.DPO的全称是什么，公式是什么，直接体现在哪里3.与PPO对比归一化方法• 常用的归一化方法有哪些• 讲讲RMSNormAUC• auc的定义• 从样本里随机去掉一些负样本，Auc怎么变优化器• 讲一讲常用的优化器• sgd是什么，Adam相对于sgd改进了什么位置编码• 正余弦位置编码的公式