字节面试

2025/09/01 投递2025/09/06 笔试2025/09/07 Ai面2025/09/09 一面2025/09/11 二面2025/09/16 意向分享一下目前的战绩除了字节两战两败，哈哈，拼尽全力无法战胜字节，其余无败顺便问一下，大家如果接到很多意向，可以都接受，后面毁约吗？

先问深度学习相关，回归模型和分类模型分别是什么，有哪些，是否了解分类模型，二分类的损失函数和激活函数，二分类的评估指标，写sigmoid和交叉熵损失的伪代码然后是transformer相关，写encoder的伪代码流程batchnorm和layernorm的区别，如果要处理会实时不断出现的数据能用batchnorm吗，怎么用？batchnorm在训练和推理中有什么区别？还问了我做的项目中两个方法的损失函数怎么设计最后是两道手撕，一道是删除链表中的重复元素（重复就全部删除），还有一道是在有序矩阵（横向有序，纵向无序）中找到topk元素的最快方法思路，给出时间复杂度

字节大模型算法岗oc，感谢字节😋😋😋

自我介绍问学校、为什么考研？以后的职业发展？神经网络初始参数能不能全设成0，为什么？只有一层的神经网络也不能吗？写一下0、1分类问题的损失函数为什么不能用MSE？手推MSE梯度计算回传了解transformer吗？介绍一下Encoder与decoder的中Attention区别？Attention如何计算？为什么除以根号下Dk？mask attention是如何实现的？为什么要用位置编码？为什么要用sin_cos？介绍一下你做的最好的项目？项目的背景，动机？ 你觉得哪里能进行优化？时间效率上？整体效果上？code:best_k，时间复杂度要求O(n), 空间复杂度能做到O（1）吗？