阿里菜鸟直通车终面通过率怎么样？

5.16 三面结束 我看粉丝投稿的4.21 一面的 二面过完5.11. 自我介绍2. 怎么理解深度学习损失函数中的最大似然估计 MLE？答案：最大似然估计的目标是找到一组模型参数，让观测到的数据在当前模型下出现的概率最大。深度学习里的分类任务通常把模型输出看成条件概率分布 p(y|x; θ)，训练时希望真实类别的概率越大越好。实际优化时通常不会直接最大化似然，而是最大化对数似然，或者等价地最小化负对数似然。交叉熵损失本质上就是负对数似然。比如多分类中，真实标签是第 y 类，模型对这一类预测概率是 p_y，loss 就是 -log(p_y)。预测越自信且正确，loss 越小；预测越错，loss ...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

27 届暑期 0offer，求内推求内推求内推！求建议准备全力梭哈日常了，成为最早备战秋招的从三月底面到现在，一边面试一边学习一边复盘，面经就不上传了，也是发现自己的一些问题，大家可以学习，不对的地方可以在评论区指出纠正一下：1.一定要至少准备个 60% 的程度再开始面试，不然会终止流程或者脏面评，我的字节和美团应该是黑了2.听好问题想清楚再回答，慢一点讲清楚3.不会可以说些相关的，相关的也不会大大方方承认，别胡乱背八股，面试官会很折磨4.leecode 坚持刷坚持刷坚持刷，不要间隔着刷5.把知识好好梳理串联起来，把项目理解清楚为止（面试时项目露馅包死的）

一些自己在网上搜刮的面经题目路过的牛爷爷可以试着答一答，附上自己的答案，如果有更好的答案也可以拷打我，如果有别的比较好的题目也可以评论里发一发。 如何评估 RAG 效果？指标是什么？ 分层评估：  检索质量评估：看如HitRate（命中率），Recall（召回率）等指标 生成质量评估：看如相关性（是否切题）、忠诚度（生成是否基于检索内容生成）、完整性（生成答案是否完整） 用户满意度测评：答案是否满意，检索速度够不够块。  RAG 和微调怎么取舍？ RAG适合更新频率高，存在隐私数据以及需要可解性性要求高需要稳定输出的场景。 微调适合需要特定规则以及语气的使用场景。 这两个技术在大部分场景下都不...