1.自我介绍2.简历问答3.八股:强化学习那几个算法的区别4.手撕:先是有序数组上找这个元素出现的第一个位置和最后一个位置，然后在这一个上面进阶，把这个数组变成旋转数组，再去找元素的位置

一面：重数学基础 深度学习缓解过拟合的方法 xgb二阶泰勒展开的优势 单颗决策树的构造 信息增益、WOE、IV值 手撕：动态规划爬楼梯、快排及其优化\ 二面：更看具体方向 GRU、AUUC、多treatment如何用AUUC度量、DESCN网络结构 手撕：不重复的最长连续子数组，不可以用defaultdict

📍面试公司：美团💻面试岗位：大模型❓面试问题：1. dpo怎么写2. dpo，grpo，ppo怎么比较3. ppo的模型，哪些在更新4. 其他lora方法，介绍一下具体是怎么做的5. lora为什么有效6. qlora是什么7. 介绍论文8. 怎么让强化学习更稳定9. 量化大模型的方法10. 手撕 lc 113🙌面试感想：这会当上团孝女了，我爱美团，立刻抛弃闪购支持一下

基本都是深挖简历重点问你搭建的agent能解决什么场景问题过程中遇到了什么问题怎么解决的手撕：非hot100 但easy投递的时候一定要看岗位偏应用落地还是偏算法，楼主算法功底比较薄弱，没有真实业务场景下的模型训练微调经验，在面试偏算法岗的时候，算法原理和训练过程被追着问。强化学习太重要了，几乎都会问到，还需要继续加强。总结经验：不要只局限于准备简历项目的问答，面试官喜欢提出一个场景可能遇到的问题，让你给出解决方案，所以还需要提升自己思维发散和解决问题的能力。