岗位：游戏AI自我介绍业务场景：    nlp在游戏场景应用（答了npc对话），    聊了反作弊（其实我不太懂，说了一些异常检测，还有规则，聊到了无监督，聚类）    问无监督算法    知不知道dbscan（项目主要是深度学习和大模型，对机器学习的东西没深入了解过）问项目：    CycleGAN模型训练的过程 数据怎么处理的 评估方式    问了Transformer（讲了整个流程，然后细说了attention机制），attention为什么scale，项目怎么微调的，训练用了多少资源和时间。    推荐系统项目问了怎么提取特征，矩阵太稀疏怎么处理    问了Spark，hadoop基础的东西编程题    每k个链表反转（建议我用python写，几行就完了，但我不会用python写算法题，只会c++，感觉以后刷题得c++和python各来一版）最后问了个mysql的问题 总体感受：面试官很好，面试体验很好，希望还有下次

自我介绍八股（可能遗漏）：1. 讲讲推荐系统流程2. Transformer 位置编码是什么3. QKV 注意力公式为什么除以根号 d4. 简单讲讲 GCN5. 简单讲讲 RNN6. RNN 里的参数是什么样的（答：参数共享）7. Dropout 是怎么做的？有什么作用？推理和训练时 Dropout 的区别？如果推理也用 dropout 会怎么样？8. 讲讲 BN？BN 训练和推理什么区别？有什么用？9. 用 CNN 把 (64, 64, 128) 变成 (x,y,z)（具体数字忘了），卷积层参数量是多少，计算一下（没答上来）。10. 我看你上过最优化方法？什么问题才是一个凸问题？凸集和仿射集的定义是什么？算法题：LC233（Hard），纯初见，没做出来，勉强讲了一下初步思路。反问：对我有什么建议，答建议提升算法能力，建议多搞点相关度高的实习和项目。言下之意应该是匹配度有点低。全程对面没开摄像头，回答卡住时无引导，面试体验一般。

5.6一面1. 自我介绍(介绍完就发现技术栈不匹配了)2. 问项目3. 程序内存中堆和栈的区别4. 使用堆的时候怎么防止内存泄漏5. debug方法(我发现字节很喜欢问这个, 但是我不太会, 我觉得他们想要的标准答案应该是linux环境下用gdb的core文件的debug方法)6. 说说面向对象编程, 举个例子7. 浮点数float和double的精度(还有一些, 但是记不住了)手撕:1. 一个按照从小到大排序的有序链表(正负数都有), 把它重新按照绝对值大小排序.2. 流量控制, 滑动时间窗口, 每秒通过五个请求, 如果超过五个就舍弃. 问这个算法有什么问题, 怎么改进.(面试官的意思是从时间窗口的角度思考, 而不是动态调整阈值的角度. )

感觉面的还可以，感觉没问题，下周出结果。如果oc的话，问问大家怎么选择。目前有快手的广告推荐算法offer，base在杭州，自己也比较想做搜广推，之后跳槽比较简单。百度智架的话做的比较垂直，不好跳槽，但感觉百度的title又更好，毕竟是bat。请各位给给意见