国内ai还有出路吗？

默认1075作息要打卡，但估计比这个肝，有项目压力。学术界的稳定度很大程度看你PI，所以不要问稳不稳定了，和ra一个逻辑

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可选方向：传统推荐（急缺）/大模型推荐（卷）刚到一批hc！现在非常缺人！部门非常核心，负责主端短视频业务方向的推荐算法。需要有搜推广方向实习经验/paper，比赛获奖也可以，否则可能过不了简历。有意向可私聊我投递简历！可选工作地点：上海新江湾（临近复旦大学、上海财经大学）/北京大钟寺（临近清华大学、北京大学）

自我介绍八股（可能遗漏）：1. 讲讲推荐系统流程2. Transformer 位置编码是什么3. QKV 注意力公式为什么除以根号 d4. 简单讲讲 GCN5. 简单讲讲 RNN6. RNN 里的参数是什么样的（答：参数共享）7. Dropout 是怎么做的？有什么作用？推理和训练时 Dropout 的区别？如果推理也用 dropout 会怎么样？8. 讲讲 BN？BN 训练和推理什么区别？有什么用？9. 用 CNN 把 (64, 64, 128) 变成 (x,y,z)（具体数字忘了），卷积层参数量是多少，计算一下（没答上来）。10. 我看你上过最优化方法？什么问题才是一个凸问题？凸集和仿射集的定义是什么？算法题：LC233（Hard），纯初见，没做出来，勉强讲了一下初步思路。反问：对我有什么建议，答建议提升算法能力，建议多搞点相关度高的实习和项目。言下之意应该是匹配度有点低。全程对面没开摄像头，回答卡住时无引导，面试体验一般。