百度NLP算法面经 感觉好难

最新大厂 AI 岗位需求核心趋势AI 可以做很多代码相关的事情算法offer帮选普通人做AI必须得有高学历前端开发-5年工作经验-求内推这个AI问运有点意思求助暑期实习还是直接all in 秋招AI Infra 求拼课总结遇到的面试题-Redis篇声网C++软件开发二面 面经快手电商推荐算法实习二面 好难2本海硕想找大厂AI相干的工作（无标题）我觉得对求职最有帮助的3个AI技能大部分是应用AI技能，并不是开发AI说真的，面试时听到这些问题，我CPU都快烧了offer求帮选百度AI产品实习一面 开工大吉一图读懂AI岗位分类与能力要求这些AI技能我已经焊上了数字IC offer选择 长江存储 or...

感觉强度不小，快hold不住了...项目拷打1. 项目的创新点2. 数据集特征，分别做了哪些处理3. 数据特征的分布情况，为什么数据适合模型？4. DCN-v2 和 DCN 的区别，分别详细讲讲算法知识1. 了解 MmoE 吗2. 多个目标分数怎么融合3. 回归损失和分类损失共存的情况下，出现的问题，比如说损失尺度不一样，模型偏向优化大目标，这该怎么解决4. 再比如，不同任务之间梯度方向冲突，训练震荡，这怎么解决？5. 说说你了解的粗排模型6. 什么是生成式推荐？它和传统的判别式推荐7. 生成式推荐的典型应用场景有哪些？8. 生成式推荐常用的模型架构有哪些？9. 生成式推荐的评价指标和传统推荐有什么不同？10. 如何将大语言模型（LLM）融入推荐系统？11. 生成式推荐落地时，面临的核心技术挑战有哪些？Code1. 数组中，两数之差的最小值，返回下标（非 hot 100的简单题）2. 三数之和

1. 自我介绍您好，我是XXX，目前就读于XX大学计算机科学与技术专业。我的技术方向是Java后端开发，对分布式系统和高并发场景有浓厚兴趣。在技术能力方面，我熟练掌握Java语言和面向对象编程，熟悉Spring、Spring Boot、MyBatis等主流框架。数据库方面熟悉MySQL的使用和优化，了解Redis缓存的应用场景。对多线程编程、JVM原理、网络编程有一定理解。项目经验方面，我做过电商平台、抽奖系统等项目。在抽奖系统项目中，我负责核心抽奖逻辑的设计和实现，包括奖品库存管理、中奖概率控制、防刷机制等。通过Redis缓存和异步处理优化了系统性能，支持每秒上千次的抽奖请求。我的学习能力比...

打算三四月份去提前实习，听说是100% 工资，但是我因为学校答辩以及其他事情可能要在正式入职之前请连续的几天假，这样合适嘛