开发or算法？

1. 项目介绍2. 介绍实习项目，介绍的期间穿插提问离线实验主要用什么指标来验证，有接触线上吗等等3. 特征优选是怎么做的，为什么要这么做，出发点是什么4. 能介绍一下哪些特征是比较重要的吗，覆盖率？5. 介绍一下多目标推荐，怎么解决跷跷板问题6. 简单介绍你知道的序列建模7. 算法题：最大连续子集长度8. 反问环节，纯聊天，这里我和面试官聊了20分钟

1. 实习介绍+介绍论文2. 介绍一下对推荐系统的整体的了解3. 知道哪些精排模型4. 了解DIN吗，讲一下DIN和DIEN的区别5. 介绍一下MMoE6. 介绍一下AUC的物理含义和计算方法7. 大模型在推荐系统的应用都了解哪些8. 了解Meta GR吗9. 找算法实习是专注于推荐领域吗？还是说有投大模型的岗位10. 手撕：lc143 重排链表讲思路+写+逐行讲代码11. 反问

家人们想真诚求助一下 🙏最近在复盘自己做过的一些课业项目，越看越觉得有点慌。说实话，大部分项目都是课程驱动型的，跟着教学大纲走的最后的结果就是：👉 看起来技术点很多，但每个都很浅👉 更像是“了解过”，而不是“真的做透过”最近也被一些大佬们点醒，说我现在这些项目：•放简历上不算错•做的太浅了像是什么都做过但是什么都不精弟弟真的想认真补一个深度够的项目的项目，方向主要考虑👇GraphRAG / Knowledge Graph + LLM 或 Video Understanding（多模态）。想真诚求助下：有没有大佬能推荐一些•深度够一点的，或者给弟弟指点一个继续研究的方向不求花哨，但希望是真正做透的那种。GitHub 项目 / 工业界思路 / 你们自己做过的都行，愿意花时间（1–2 个月）把一个方向做深。非常感谢 🙏

1.实习介绍2.介绍一下项目3.项目的细节拷打，一直追着问，问还有没有更好的模型4.SID的训练损失函数5.损失函数可导吗6.SID有什么缺陷呢?怎么解决7.目前的LLM结构和最开始的Transformers有哪些变化?8.具体说说ROPE?9.是否了解强化学习?10.手撕1:爬楼梯11.手撕2:岛屿数量