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发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 介绍一下Transformer的结构，为什么Self-Attention比RNN/CNN更适合推荐系统？2. BatchNorm和LayerNorm的区别？推荐模型里为什么常用LayerNorm？3. 梯度消失和梯度爆炸的原因？如何解决？（从优化器、初始化、网络结构三个角度回答）4. 多任务学习（MTL）的常见结构？MMoE和PLE的区别？5. 多任务学习中，如果不同任务的loss量纲差异很大，如何调整权重？（GradNorm、Uncertainty Weight等方法）6. 推荐系统的经典召回策略有哪些？（协同过滤、双塔模型、FM等）7. 双塔模型的负采样策略有哪些？为什么In-batch Negative Sampling效果不错？8. 如何解决推荐系统的冷启动问题？（基于内容、迁移学习、Meta-Learning等）9. 如何评估推荐系统的多样性？（Coverage、ILS、DPP等）10. 线上A/B测试时，CTR提升但停留时长下降，可能是什么原因？如何排查？11. 数组中的第K个最大元素（快排变种）

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