百度 推荐算法 秋招一面面经

一、自我介绍

二、实习和项目

  • 详细介绍实习工作, 广告全链路细节
  • 序列建模有哪些结构
  • 端到端相对 SIM 的增益在哪里
  • 是否有attention 极化现象, 如何应对
  • 序列 item 包含哪些特征
  • 信息流推荐场景下可以引进哪些序列
  • 是否了解 NIP loss
  • 介绍召粗突破双塔的方法
  • 生成式推荐的优势有哪些

三、coding

  • leetcode 437. 路径总和 III （hot100 中等题）

四、反问

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