面试很难，还是要多多练习,发点面经攒攒人品～1.Embedding与生成模型协同工作是怎么做 的?2.减少大模型幻觉，你用过哪些方法?3.大模型输出幻觉如何识别?有什么自动化评估指标?4.搜索准确性不高你怎么排查?召回、排序哪个阶段最可能出问题?5.如何从系统层面提升搜索结果的相关性?6.你在项目中做过哪些相关性优化?有没有量化结果?7.生成式搜索能否保证top-1的准确性?怎么提高?8.生成式搜索流程怎么设计?9.生成式排序你了解吗?10.如何构造排序模型训练数据?如何解决正负样本不均?

在大厂的 C++ 技术面试中，考察的重点往往不仅仅是语法本身，而是对语言底层机制、工程实践能力以及系统设计思维的综合考察。很多面试题看似简单，例如对象模型、内存管理、模板、STL 或多线程，但深入追问之后往往会涉及编译原理、内存布局、性能优化以及实际工程中的使用场景。因此，系统地整理和总结常见的 C++ 面试题，不仅有助于查漏补缺，也能够帮助我们理解面试官真正想考察的能力。面试题目录：尚米网络 - 游戏服务器C++开发 - 一面尚米网络 - 游戏服务器C++开发 - 二面深圳斯马顿电气有限公司 C++ 软件开发 一面 面经深圳斯马顿电气有限公司 C++ 软件开发 二面 面经腾讯 C++ 后台开...

感觉自己说不明白业务逻辑...1. 业界目前针对特征交叉是怎么处理的？2. 你们当前模型的主要网络结构是什么样子的3. 模型的embedding维度是多少？不同特征的embedding维度是否相同？4. 当前的方案有没有考虑使用大模型进行处理？5. 介绍一下不同的召回方式以及召回原理6. 召回的模型是什么样子的7. AUC的概念，计算过程？8. 还有没有其他相似的评估指标，为什么需要其他评估指标9. 训练样本的形式有哪些？分别进行解释10. 代码1: 手撕TSFM11. 代码2: 股票交易，最多两次操作，利益最大值

1. 你在昨天的面试环节中，有哪些地方觉得自己表现得不好，哪些地方觉得自己表现得不错？回顾昨天的面试，我觉得有些地方表现还不错，但也有一些需要改进的地方。表现比较好的方面，首先是技术基础问题回答得比较扎实，像HTTP协议、TCP/UDP的区别、智能指针的使用这些问题，我能够结合实际项目经验来阐述，不只是理论知识，还能说出在什么场景下使用、为什么这么选择，这让我的回答更有说服力。其次是算法题的思路比较清晰，虽然一开始没有立刻想到最优解，但我能够从暴力解法开始分析，逐步优化到最优解，展现了问题分析和优化的能力。第三是在项目经历的讲述上，我能够清晰地描述遇到的问题、分析过程和解决方案，特别是在讲性能...