无论文勇闯秋招算法岗——淘天智能搜推部一面（复盘，草稿）
一共1h。
项目简单介绍。10min左右。
然后就是结合实习项目的 35min 的各种八股提问。
最后15min做题。给了三个题，我选的 岛屿的个数，hot100里边的。其它两个好像也是hot100里边的（有个三数之和）。
反问环节，是什么方向，搜索。
有什么面试建议，语速可以快一点（笑），这样可以聊更多的东西。
记录一下八股部分。
VideoMAE怎么训练的？
CLIP和MAE有什么区别？
BLIP的B什么意思？
BLIP2的qformer是怎么训练的？
有几个loss？
ITC和ITM的区别？
强化学习，GRPO和PPO的区别？
重要性采样是用来干嘛的？
拒绝采样和重要性采样有什么不同或者一样的地方？
flashattention解决的是什么问题？
Deepspeed 用的zero几，为什么用zero2不用zero3？
Eagle MTP的eagle2 和 3分别有什么改进？
整体感觉这边用的东西比较老，因为问的东西都很老，QwenVL完全没问，强化学习也问的很浅。
纯八股：
机器学习，SVM的HinGE loss，合页损失了解吗？
完全不知道。
拒绝采样：
图片来自：https://www.hmoonotes.org/2020/06/rejection-sampling-importance-sampling.html
采样步骤：
1.从q(x)中采样样本xi
2.以概率p(x)/Mq(x) 接受xi，其中M是一个常数，以确保p(x) <=Mq(x)
3.否则拒绝，重新采样
结合图像可直观感受到最后采样得到的样本一定是符合分布p的。
数学证明如下：
1.求X的联合概率密度，当X被接受且X在dx的时候，其概率密度为
2.总体的接受率为：
3.计算被接受的样本的分布，(p(x)/M)/(1/M) = p(x)
参考 https://blog.csdn.net/shizheng_Li/article/details/145826594
