字节国际电商面试

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1）做过的最有影响力的一件事是什么？具体推动了什么变化？2）训练不稳定怎么排查3) Long Context 常见思路有哪些？在业务里如何做"能看长文本但不太贵"的折中?4）如何做一套简单可执行的离线评测集？如何覆盖不同语言与类目？5）多模态场景怎么评估：如何检查"图文一致性／不编造信息"？优先加哪些自动化检查？6) Prompt ／模板如何管理：如何版本化、如何回滚、如何避免一次改动导致整体波动？7) 手撕：实现一个最简单的 top - k 采样，并说明边界情况怎么处理。

1、项目，各种聊就行2、ViT的原理，swin-Transformer的原理，各自对比，他们的编码方式，是否可学习，各自优缺点，attention的区别和滑动方法；3、多模态VLM的不同模块的设计原理，attention原理，旋转位置编码原理4、手撕动态规划题目：给定一个三角形 triangle ，找出自顶向下的最小路径和。 每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标 与 上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 + 1 的两个结点。也就是说，如果正位于当前行的下标 i ，那么下一步可以移动到下一行的下标 i 或 i + 1 。 示例 1： 输入：triangle = [[2],[3,4],[6,5,7],[4,1,8,3]] 输出：11 解释：如下面简图所示： 2 3 4 6 5 7 4 1 8 3 自顶向下的最小路径和为 11（即，2 + 3 + 5 + 1 = 11）。 示例 2： 输入：triangle = [[-10]] 输出：-10解题代码：# dp 三角def minimumSum(triangle):# top --downfor i in range(len(triangle)-2, -1, -1):# scane all elemfor j in range(len(triangle[i])):# current +=  下一行最小值triangle[i][j] += min(triangle[i+1][j], triangle[i+1][j+1])# top last就是return triangle[0][0]if __name__ == "__main__":triangle = [[2],[3,4],[6,5,7],[4,1,8,3]]print(minimumSum(triangle))triangle = [[-10]]print(minimumSum(triangle)

发点面经攒攒人品～1. 数据是怎么合成的，相对于现在主流数据合成有何优化；合成数据的标签是怎么打的，有什么优化的地方2. 数据混合有哪些方法，多样性有哪些角度，怎么保证多样性的同时去除重复数据，讲一下了解的聚类去重，多样性怎么提升3. 怎么清理高质量sft数据，有哪些纬度4. 预训练数据下采样，怎么保证多样性5. 小语种数据怎么合成，方法不限但要控制成本6. 为什么lora相对全参占用显存更少code：高精度开n次根号

面试很难，还是要多多练习1.场景题：设计如何分配给用户的推送消息数量如何建模？输入输出是什么？怎么训练？有什么中间结果去辅助决策？2.八股：1.监督学习和非监督学习的区别？2.过拟合是什么？如何避免3.损失函数是什么？常见的损失函数？4.交叉熵损失函数的公式？5.AUC是什么