27暑期 搜推算法美团二面 50min

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1.实习拷打
2.拷打第一个项目:
2.1新引入的特征来自于什么场景?具体类型是什么?
2.2线上收益多大?是否显著?实验是否推全?
2.3模型训练数据的融合方式,是离线天级别更新吗?
2.4消融实验都做了哪些?哪个模块贡献最大?
2.5线上效果是否一上来就为正向(是否遇到离线好但线上差的案例)
3.拷打第三个项目:
3.1模型Token化改造的动机是什么?
3.2Token化和Embedding有什么区别?
3.3整体结构参考了哪些业界方案?
3.4超长序列如何压缩?
3.5是否做了模型的scaling up?模型的参数量和计算量在什么level?
3.6 收益的主要来源是什么?
3.7后续的迭代方向?
4.AI Coding相关问题
4.1AICoding题(冷启商品推荐&线上指标异常排查)你是怎么思考的?
4.2平时是否使用AIcoding/AI数据分析?
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