字节秋招痛苦三面
1. k-means聚类点初始化阶段有什么优化策略？
2. 如何评估聚类的好坏？
3. 介绍transformer架构？
4. Attention计算时间复杂度？
5. 超长序列下降低Attention时间复杂度的方法？
6. Transformer用的什么Norm？
7. 分类模型的指标有哪些？
8. 分类模型的损失函数？交叉熵损失相比于均方差损失的优势？
9. 模型训练过程中哪些行为可能导致梯度爆炸？
10. 手撕 树的最长链长度
面的实在有点痛苦，主包做的大模型方向，确实对过去的分类模型不是很了解，问的东西也没什么答出来的，大模型相关的八股也没问，简历上的东西也不问，应该是业务原因吧，可能用大模型不多所以不怎么问大模型，感觉是凉了
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