字节跳动推荐算法面经

1️⃣自我介绍：【⌚️10分钟】点评：流水账，有些磕磕绊绊，自我介绍环节的项目介绍的很详细，非常冗余。优化：写逐字稿，背诵，提升语言表达能力。2️⃣经常问题的问题优化：【⌚️20分钟】1：transform结构了解吗？回答点评：回答的很简单，5分吧，说了transform的结构是encode-decode结构，分块，每个块里面有四个组建，MHA、FFN、LN、残差链接，介绍和理解不深刻。提升指导：梳理回答逻辑结构，讲解MHA、FFN、LN、残差链接的添加逻辑和含义，其中MHA给出代码层面理解，从2分钟的回答变成6分钟的回答。2：多头自注意力机制是啥？公式是啥？代码你会写吗？回答点评：讲了公式，但是掌握的不够细致，pytorch代码框架不熟悉，attention_mask机制没有写出来。提升指导：讲述代码的原理，如何使用代码回答问题，展示自己的理解深刻。3：rag中的多路召回是什么？embeding为啥用智源的BGE-large/Base？回答点评：使用了BM25和向量召回，但是没有讲出来两个的区别和联系提升指导：先讲原理，再讲述下语义理解能力和泛化能力的区别，计算的效率，两个互为补充等。3️⃣不会回答的问题指导：【⌚️40分钟】1:  LN不太会回答，看网上的回答很多，但是不是理解层面。2：我的向量召回是faiss做的，和这个相关的问题我如何准备？3：经常会被问到rag用的啥框架，这个问题如何回答？还需要准备框架的知识吗？4：面试官经常问我，rag的模型是啥？有做微调吗？如果不做微调怎么回答？5：大模型还需要补充那些知识？📳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。

面试官的问题基本都是基于我的两个项目（路由协议、数据库）来问的，这点比字节好太多。一、计网1.介绍OPFS协议？开放式最短路径优先的内部网关协议，包括邻居列表、链路状态库、路由表三部分2.如何获取邻节点状态？泛洪发送lsp3.tcp第二次挥手，服务端是什么状态，为什么ack包和fin包不一起发？服务端发送ack后进入close_wait状态，等待数据全部传输后发送fin包，进入last_ack状态4.了解多态吗？函数、接口5.了解智能指针吗？6.进程间的通信方式有哪些？管道、消息队列、共享内存、信号量、套接字、信号7.了解多路复用吗？一个线程同时处理多个i/o接口8.上层应用与网络层的通信方式...

GRPO（Group Relative Policy Optimization）虽然最初是为强化学习中的reasoning任务（如需要多步决策、逻辑推理的任务）设计的，但其核心思想——通过组内策略的相对比较来优化策略——也可以应用于非reasoning任务（如简单的控制任务、分类任务甚至生成任务）。以下是具体的分析和建议：首先我们看下GRPO的关键创新点是：✅组内相对比较（Group Relative）：将策略分成若干组（group），在组内比较不同策略的表现，而非绝对优化单个策略。✅相对策略梯度：通过组内策略的相对优势（relative advantage）计算梯度，降低方差并提升稳定性。这种思想本质上是一种基于比较的优化方法，与任务是否需要“reasoning”无直接关系，因此可以迁移到非reasoning任务中。🤔那么有哪些非Reasoning任务的适用场景呢？（1）简单控制任务（如机器人控制）问题：传统PPO可能因稀疏奖励或高方差导致训练不稳定。GRPO改进：将不同控制策略分组（例如不同参数化的控制器），在组内比较它们的表现，选择相对更优的策略更新。示例：机械臂抓取任务中，组内可以包含不同的抓取轨迹策略，通过相对优势选择更稳定的策略。（2）生成任务（如文本/图像生成）问题：生成模型的策略优化通常依赖对抗训练（GAN）或最大似然，容易陷入模式崩溃。GRPO改进：将生成器分成多个组（例如不同初始化或架构的子生成器），通过组内生成样本的质量相对比较优化策略。示例：在文本生成中，组内比较不同生成策略的流畅性、多样性等指标。（3）分类/回归任务问题：传统监督学习直接优化损失函数，可能对噪声敏感。GRPO改进：将模型的不同参数化版本（如不同dropout、超参数）分组，通过组内相对性能（如验证集准确率）更新模型。示例：图像分类中，组内比较不同数据增强策略的效果。✴️总结GRPO可以用于非reasoning任务，但需重新设计组的划分方式和相对比较的指标。其核心优势在于通过组内相对优化降低方差，适合奖励稀疏或需要多策略并行的场景。如果任务本身已有高效优化方法（如标准的监督学习），GRPO可能不会带来显著提升。🍊如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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