有没有大佬能给我点建议

一面 1.sft数据长什么样，困难case是什么样？2.有没有考虑做数据增广，有哪些数据增广的方式？3.query不规范，导致召回难度大，如何解决？4.如果原始训练数据当中存在大量噪声，如何去除这些噪声对模型的影响？5.手撕：爬楼梯二面：1.RAG系统的架构，每一个模块的作用，文本截断的长度是多少？2.除了向量召回和关键词召回，还有哪些召回方式，了不了解全文召回，如何做的？3.向量召回，关键词召回，实体召回等不同召回链路召回的结果如何合并，哪一个优先级更高？4.query改写之后改写成什么形式去召回？5.DPO的原理，损失函数如何计算？6.GRPO的原理，损失函数如何计算？7.在linux系统当中查看端口是否被占用的命令行是什么？8.让进程在后台运行的命令行是什么？9.如何快速对一个list去重，如果list的长度非常长（且不改变数据格式）10.手撕：最长回文子串

前言方法说明，只能保证大家可以找到工作，一般如果不限城市找个一万五六的问题不大（根据三年辅导经验来看）。但是并不能保证大家进大厂，因为速成只能是让大家基础，项目快速达到能面试的水平，即面试官问的，口述的，能让大家都答出来，并且答的还很深，很好。但是算法这个，没办法让大家速成，可能别人有更好的办法，但是个人能力有限，确实帮不了大家。这个想成只能刷题，个人认为。每天刷个两三道，坚持一两个月也是可以补上来的。下面只讲教学步骤，对于为什么要这么做，这么做的原理到时候与大家开会的时候进行交流。1.简历制作简历统一用这个，技术栈+项目固定另外再加上个人的信息以及获奖情况（简要说明，技术栈这么写已经可以对于...

1. 广告实习介绍，问的比较详细2. 广告常用的精排模型有什么？3. 介绍下多任务模型mmoe4. 介绍一下深度学习中的dropout5. 训练和预测过程中dropout设置方式，跟训练保持一样，还是随机选择一些节点丢弃，还是有其他方式6. 神经网络训练参数初始化方式，分别会有什么问题7. Layer Norm和Batch Norm的区别8. 梯度爆炸和梯度消失是为什么，如何排查，如何解决9. 介绍一下自适应学习率的算法10. 集成学习中的bagging和boosting有什么区别，分别选择一个代表算法进行介绍11. 代码题 LC 编辑距离