日常实习 腾讯混元大模型一面 好难

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继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 实习拷打2. 为什么需要预训练ESMM？3. 多目标双塔粗排模型的理解？4. 粗排样本怎么构造？5. 是否考虑直接使用精排部分embedding？6. L1 和 L2 正则化的区别？它们都能防止过拟合吗？7. 写出交叉熵的公式，并解释交叉熵的推导过程。8. 介绍dropout的作用，训练和测试阶段是否有区别，如何解决dropout预估偏高的问题？9. 如何判断模型是否过拟合？10. 如何缓解过拟合？11. 概率题：计算骰子扔到6的次数的期望。12. 解释AUC的定义，它解决了什么问题，优缺点是什么，并说出工业界如何计算AUC。13. 代码题：计算中缀表达式的结果，包括括号

一、一个让我们反复讨论的问题每年校招季，我们会收到海量简历。绩点3.9、竞赛金牌、论文若干——这些"标准答案"式的候选人从来不缺。但每次复盘那些真正在钉钉做出成绩的年轻人，我们发现一个有趣的事实：他们当初的简历，往往不是最"漂亮"的那一份。有一个校招进来的同学，面试时被问到"你觉得AI会取代产品经理吗"，他没有给出教科书式的回答，而是回复到："取代哪种产品经理？如果一个产品经理的工作只是写需求文档和画原型图，那AI今天就能做。但如果他的工作是理解一个中小企业老板凌晨两点还在发消息背后的焦虑，然后把这种焦虑翻译成一个产品方案—...

现在ai太夸张了，很多人都被裁员了回家了感觉就像吃鸡一样，但是毒圈的速度比开车还快，让人窒息太夸张了，感觉我这种小辣鸡已经没机会了。之前不是有句话是说人生的容错其实很大啥的，但是我觉得如果仅仅只是活着的话就是对的， 如果想要争取更好的生活条件的话，那其实挺低的，感觉很多东西都是最后一趟列车的感觉，错过了那就是没了，哪有什么还有机会。