阿里推荐算法二面-秋招面经

1.实习介绍
2.讲讲hstu
3.讲讲transformer encoder
4.端到端生成式推荐面临哪些挑战
5.讲讲DIN 和SIM
6.SlM中hard search和soft search的优劣7.attention公式以及计算时间复杂度
8.为什么使用pairwise的交叉熵不用pointwise的交叉熵
9.讲讲交叉熵公式
10.数据标注准确度和选取数据时多样性存在的一些问题要怎么解决
11.手撕:三数之和
12.想在本次实习收获什么
13.反问
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