快手广告大模型面经
1、自我介绍
2、reward函数是如何设计的?数据集的配比是怎样的?
3、inductive learning和transductive learning有什么区别?
4、Viking是什么?相关业务背景是什么?
5、冷启动时,不同专家模型特征输入为什么不同?
6.编码树如何构建?为什么使用高斯分布?
7、id特征为什么学习效果不好?
8、给你整数 delay 和 forget,以及整数 n。每个人在发现秘密后的 delay 天开始,每天可以分享给一个新的人。在发现秘密 forget 天后会忘记秘密,忘记后不再分享。求第 n 天结束时知道秘密的人数。
9、Loss乘10和学习率乘10之间有什么区别
📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
2、reward函数是如何设计的?数据集的配比是怎样的?
3、inductive learning和transductive learning有什么区别?
4、Viking是什么?相关业务背景是什么?
5、冷启动时,不同专家模型特征输入为什么不同?
6.编码树如何构建?为什么使用高斯分布?
7、id特征为什么学习效果不好?
8、给你整数 delay 和 forget,以及整数 n。每个人在发现秘密后的 delay 天开始,每天可以分享给一个新的人。在发现秘密 forget 天后会忘记秘密,忘记后不再分享。求第 n 天结束时知道秘密的人数。
9、Loss乘10和学习率乘10之间有什么区别
📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
全部评论
相关推荐
01-18 16:57
门头沟学院 算法工程师 点赞 评论 收藏
分享
01-08 17:47
复旦大学 算法工程师
w1ert:经常逛外网就知道,社区真人反馈m2和m2.1的风评都挺好的,而且他们leader亲自下场回复,很真诚。之前在xhs上刷到实习的同学也说mentor和同事都很好,团队氛围和工作态度都很年轻化,进去之后可以安心做事学东西,感觉很适合校招进去。而且公司刚上市了,正在上升期,是我我也去MiniMax,大佬能不能进去给我内推呀 点赞 评论 收藏
分享
查看7道真题和解析