快手 暑期 推荐算法
回馈一下牛油们———
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) Diffusion 和 GAN各有什么特点？为什么Diffusion生成效果更好？
6) 知道VAE吗
3. 手撕算法
最长上升子序列，动规写出n^2算法，在面试官提示下写出nlogn贪心算法
4. 反问
为什么没有问推荐算法相关的知识，组里在做什么，面评如何
70min左右
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4.25 二面
1. 自我介绍+细讲论文
2. 八股
1）了解Diffusion的conditional生成方法吗？
2）Diffusion反向过程有做什么优化吗
3. 手撕算法
二分数组
4. 反问
面评如何
p.s. 这一面答得不太好，也只面了30min，不过还是过了，感谢放过
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4.28 交叉面
1. 自我介绍+细讲论文
2. 八股
1）讲一下你知道的排序算法
3. 手撕算法
快排 + 数学题
4. 反问
面评如何，如何培养实习生
50min左右
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4.29 hr面
1. 自我介绍
2. 还有哪些流程在推进？
3. 最早什么时候能来？
4. 对转正hc有强烈要求吗？
30min后oc
p.s. 刚接完快手offer，笔试面试都一坨的量化岗居然也oc了，也是非常意外，不过还是选择相信快手这个大平台了。
