快手直播推荐算法日常实习一面

code模式:要求写一下核心代码,不要求运行
1.合并有序数组(双指针)
2.搜索插入位置(二分)

1.介绍一下实习过程的整个推荐的链路设置

2.分析一下din的attention和transformer的注意力机制有什么不同,如果要引入transfomer的注意力机制,你会怎么做?

3.在线推理的时延是多少,有没有办法减低时延?

4.实习的模型更新的时期是按天为单位还是按小时为单位?如果线上用户点击产生了一条正样本,模型如何做出反应来学习这个行为?

5.ESMM模型后面的论文了不了解?

6.介绍一下ESM^2​,有没有读过原论文?深挖

7.DeepFM的FM侧是如何计算的?时间复杂度是多少?现场推导一下数学公式

8.哪些特征会来拿做embedding?id类特征会拿来做embedding吗?你觉得是日活千万会产生硬编码吗?为什么?

9.dense类的特征可以拿来做embedding吗?怎么做?你觉得这个效果是语义空间产生的还是参数量产生的?分桶怎么做?

10.解释一下梯度消失?处理策略?

11.手撕一下多头注意力,询问其变体和设计的思路,以及添加策略
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这个手撕题目我查查去,都没听过
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发布于 02-25 12:38 陕西

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