美团推荐算法面经

✅一面
1.自我介绍
2.attention计算公式
3.项目拷打，特征怎么做的，为什么选这个模型
4.Transformer的结构讲解
5.MMOE的缺点？PLE的改进点在哪？
6.共享专家和独享专家的个数分别是多少
7. GNN里边你觉得最重要的知识点是什么
8.讲一下transformer的encoder和decoder
9.手撕：N皇后

✅二面
1. 自我介绍
2. itemcf公式，itemcf改进的公式了解吗
3. LongLoRA和LoRA区别
4.项目拷打，问的比较仔细，模型的参数，数据量等
5.共享专家和独享专家的层数相同吗？
6.transformer中用softmax有什么问题呢？该怎么解决
7.手撕：最长递增子序列的改版
8.场景题：Alice和Bob选数字，偶数A得分，奇数B得分