高德打车算法面经

一、项目相关
1. 项目一(RQVAE+HSTU)- 项目动机?
- RQVAE原理是什么?为何有效?
- HSTU做Beam Search时,如何避免首个id预测错误导致正确结果被剪枝?
2. 项目二(agent)- 项目动机?
- 简单介绍后训练、RL相关内容
二、八股问答
1. 分类模型常用损失函数?
2. 为何CE/BCE效果优于MSE?
3. 预测模型常用损失函数?
4. 样本不均衡/长尾问题如何处理?
5. Focal Loss原理?过/欠采样如何加权避免样本偏差?
6. 正则化作用及原理?
7. 简述多目标建模及相关内容
三、手撕算法
1. 二分法实现寻找峰值
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