字节推荐算法暑期实习面经

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.项目深挖3.在PLE模型中上一层的输出是怎么输入到下一层的专家网络的（拼接还是add），如果是拼接的话，维度太长了，怎么做的处理？4.多任务建模和多地区建模有什么不同，从模型，数据，优化角度来回答。5.场景题，假设现在有两个地区对100美元的消费认知不一样，请问在建模的时候如何拉齐这种量纲上的差异？手撕：最长上升子序列（输出返回序列的最长长度以及个数）

流程挺快的, 一面和二面的间隔大一点, 二面完几分钟就三面了1. 自我介绍2. 实习拷打 大部分时间都在实习上 总时长感觉1小时左右, 一半的时间都在问实习3. 特征筛选如果不只看相关系数，你会怎么做特征筛选不能只看单变量相关性，因为很多特征单独看不强，但和其他特征组合后才有信息量。更稳的做法通常是先做业务分组和统计稳定性检查，过滤掉高缺失、高漂移、强泄漏和强共线的特征；再结合树模型增益、置换重要性、SHAP 分析和线上可用性做二次筛选。对大模型应用相关任务，还要额外关注特征是不是把未来信息泄漏进来了，比如用到了答案后的行为、后验标签或者系统回写字段。真正好的特征不是“看起来复杂”，而是对目标...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.项目吟唱3.具体说说在实践过程中遇到过哪些问题？如何解决的？4.快手的Onerec和Google的Tiger架构有什么区别？手撕：1.最长公共子序列2.二叉树层序遍历3.最长共公子序列

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1. 项目拷打2. 实习拷打3. rft是什么4. 你对rl了解多少，简单讲讲5. rft和ppo的重要性采样区别是什么6. 讲一讲ppo的clip操作7. 你觉得rl之前sft的意义是什么，能不能直接rl8. 你能比较一下先sft再rl和直接rl在成本上的区别吗9. 你说直接rl可能无法采样到一条好的轨迹，你有具体的实践吗10. 聊回到项目，你的技能库是怎么构建的？11. 你们目前对于这个任务的rl是怎么做的12. 你了解attention吗，展开讲讲13. attention的公式这么设计的理由14. 你还知道attention的哪些变体？（GQA，MQA，MLA）分别在哪些方面做了改进，改进的动机是什么，具体优化了多少15. 展开讲讲这三个分别是如何实现的16. 除了从kv cache角度对attention进行扩展你还知道其他角度的attention改进吗17. code1: 合并两个有序数组18. code2: 给定一个候选数字集合，可以任意组合，要求构造出一个＜x的最大数