理想汽车面经

211本硕，机械专业第一次找实习，选择了理想汽车4.22一面，4.25电话告知通过想问问老哥们值得去吗？

1、面试官极其不尊重候选人，疯狂打断，一个问题还没答完，已经开始问下一个问题了2、面试官一直压力，疯狂反问，压力的还是莫名其妙的地方和问题3、面试官技术水平值得商榷，怀疑分不清缓存穿透和缓存击穿的区别4、面试官代码水平值得商榷，bfs、dfs和双端bfs的之间复杂度分不清5、面试官反问时候的回答极其草率，回答不到五个字总耗时65min自我介绍说说redis引入之后，数据一致性如何保证说说redis缓存穿透如何解决（我说接口层校验、key-null、布隆过滤器，面试官说完全不对？？？？？你告诉我什么是对的？？？你别自己把缓存穿透和缓存击穿记混了吧）进程和线程的区别进程切换有什么成本自旋锁干嘛用的...

面试问题：- （针对简历提问）你工作里主要关注哪些指标？解释一下AUC含义、计算和作用- 主流的开源大模型结构有哪些？（prefix decoder，casual decoder、encoder-decoder）- 介绍一下layernorm和batchnorm的区别？- 在机器学习里，怎么处理长尾数据和多峰数据？- 怎么解决模型的冷启动问题，你觉得LLM在冷启动方面能够起到什么作用？- 介绍一下常见的优化算法（SGD ->Adagrad ->RMSProp ->Adam -> AdamW）？优缺点- 为什么Adam不一定最优而SGD最优的？怎么理解分析？- （针对简历提问）你工作里的对比损失是怎么构造的，有什么作用？介绍常见的对比损失的公式。代码题：- 数组第K大。给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。（力扣215原题）- 手写对比损失的计算（结合项目），并简单说了一下原理。（大概写出来就好）二面我这个是交叉面，提问的有部分设计大模型，也当然我简历上有大模型，所以问了一些llm+搜推的内容，但这部分交叉问题比较浅，能说个大概就很好，同时也有很多经典的机器学习面经问题。因为项目里提到了对标学习，所以面试官在代码考核部分让我写个示例，所以写进简历的一定要准备好（包括流程步骤，代码实现大概要清楚）。面广告算法的岗位，机器学习面经暴率很高，建议熟背，就算是看过有印象，问到的时候也会基本很稳。

面试官1：项目中遇到的困难是什么实习期间做了什么工作面试官2：为什么要来招银信用卡中心未来就业考虑的因素是什么技术和晋升选哪个