字节秋招推荐算法岗一二面凉经

✅一面
1、如何对模型的推理速度进行改进？
2、知识蒸馏一般怎么样的方法？
3、知识蒸馏loss的选择？
4、多任务学习如何融合多个loss？
5、多任务学习样本有没有什么trick？
6、当训练遇到bad case了，模型改进后如果对原来的性能有影响应该如何应对？
7、强化学习能否帮助模型稳定训练？
8、传统的nlp的模型和深度学习nlp模型本质的区别是？
9、代码题：合并区间（leetcode56）
✅ 二面‍
1、简历拷打
2、AUC如何计算？
3、离线auc提升，线上没有提升，可能问题在哪，如何排查
4、layernorm & batchnorm?
5、llama2用怎样的normalization方法？6、如何解决样本稀疏或者冷启动问题？如何从系统层面解决？
7、如何进行item的提权？
8、粗排模型样本空间/样本选择？
9、多目标学习跷跷板现象如何解决？
10、只拟合视频时长或者视频完播率会有怎样的问题？
11、视频时长是怎样的分布？如何解决这种问题？
12、特征交叉相关模型？
13、DIN模型，DIEN模型？
14、序列长度不一样的话如何做mask？
15、特征重要度如何做的？交叉特征的重要度如何衡量？
16、代码题 leetcode76（出现了！是hard！）
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