小红书算法岗面经

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？

算法岗ssp卷了一路，终于上岸了🍠50k*16+签字费+期权，确实是一枝独秀给太多了，碾压🐶42*20+签字费，大概率20拿不满，但给得还是不错🐧还没开，暂时只开了一部分，但大概率也是在原来的超低base基础上涨了1-2k

1.算法题:322.零钱兑换2.实习项目相关1.一价计费满足激励兼容吗?2.GSP 和 VCG 中的效用和社会福利分别代表什么含义?3.regret net 如何保证激励兼容?4.扰动的范围对结果有哪些影响?5.如何设计机制来保证激励兼容?6.机制设计经历了哪几个阶段的模型发展?DeepGSP是怎么做的?7.DNA 为什么要用 MIN-MAX 网络?8.广告主的出价模式是什么?3.八股:1.transformer里使用了什么激活函数?2.为什么要用 relu?3.relu 有哪些缺点?4.GPT 中用了什么激活函数5.transformer的 attention 中的 QKV 是一样的吗?

题目1：组合总和