26校招美团推荐算法三面

1. 实习介绍2. 经历阐述：介绍实习经历，并自选一篇论文进行讲解。3. 项目细节追问（具体内容略）：针对项目展开深入提问。4. 大模型生成评测：大模型生成内容的评测方式有哪些，具体如何操作？5. RAG技术短板：RAG存在哪些缺陷？6. 大模型输出一致性：如何确保大模型输出内容的一致性？7. DeepSeek R1详解：讲解DeepSeek R1的训练流程和基本原理。8. 强化学习算法辨析：DPO、PPO、GROP之间的区别是什么？9. SFT与强化学习对比：SFT和强化学习各自有什么优缺点，分别适用于什么场景？10. 提示工程方法：提示工程的主要方法有哪些？11. 大模型幻觉问题：阐述大模型的幻觉现象及抑制方法。12. 多智能体协同：如何保证多智能体协同的效果？

题目1：组合总和

1. 第一段实习的核心任务与业务目标分别是什么？2. 四塔多目标方案相较经典双塔在 CTR/跨类目召回上带来哪些可量化收益？3. 离线样本构造、天级更新流程及线上特征滞后补偿机制如何设计？4. 用户塔输入特征列表中，哪些对跨类目效果拉动最大？上线后除 AUC 还重点监控哪些业务指标？5. 多模态向量维度规模多大？全量推涨后提升显著的根因分析结论是什么？6. 商品塔接入多模态 encoder 后为何离线指标下滑？定位到哪个环节？7. 第二段实习的特征清洗链路如何缩短 40%？混合负采样的 hard 比例与动态策略、loss、激活函数分别如何选型并对比？8. 是否尝试过 MMoE 等专家网络？专家数量与推理延迟增量各是多少？9. 推荐场景下除 dropout 外的两种过拟合抑制手段10.Transformer 各子层功能及去掉 FFN 的影响11. 编码：在已排序数组中用 O(log n) 实现目标值的左右边界查找

1.介绍自己的项目2.BLEU和ROUGE3.self-attention求内积时为啥除以根号d4.LLM的评估5.介绍下simCSE6.解决tokens不够的问题应该怎么办7.详细介绍下deepspeed（三个stage结合参数回答）8.gpt和llama的区别（模型结构上的）9.PEFT的方式，LORA论文讲一下，对比p-tuning10.LLM训练的时候为什么warmup11.对比学习中的batch size是大一些好还是小一些好（大一些，甚至可以到10k+，为12.了构造好的negative样本）13.了解最新技术一般怎么通过什么渠道14.代码题：lc347 前 K 个高频元素