字节面试算法题没写出来，还有机会吗？

2025年10月30日 网易三面（总监面）全程25分钟，无手撕。实习内容介绍。你当时具体在的那个组叫什么？是做什么的？项目难点或亮点。部分技术细节提问。实习内容整体框架。你对未来两到三年的职业规划是什么？希望达到什么状态？你现在还在面哪些公司？最后“感谢你的时间”，希望只是客套话面完五分钟后收到类似感谢信的短信，说【已完成本次专场面试，面试结果将在十个工作日内通知】。看了很多面经都是需要HR面的，原来已经挂掉了。怎么说呢，意料之中但是又很不甘心。好不容易走到三面了，还是拼尽全力无法战胜。乍一看还以为等结果就行了，或者排序中。现在就像提前知道了结果，也不得不坦然接受了。---2025年11月03...

1.transformer encoder结构 位置编码用的是什么 除了正余弦位置编码还有什么别的2.具体讲multi head attention怎么做的 以及公式 为什么要除根号下dktransformer decoser和encoder有哪些不同的地方 cross attention中qkv分别来自哪里?带mask的self attention是什么样的 mask4.为什么transformer中用的是In不是bn5.交叉熵损失函数公式 为什么分类问题只能用交叉熵不能用 mse6.其他项目强相关，类似为什么要用one6.rec的基座 样本组织形式和one rec和hstu有什么区别。损失函数是什么。dpoloss公式，怎么构造偏好对，和基于人类真实反馈的有什么区别，dpo的流程是怎样的，有什么作用，为什么不能和参考模型分布相差太远7.rq vae的原理，rq vae的输入是怎么得到的，经过encoder之后得到的latentemb有什么用，和平衡kmeans有什么不同?为什么rq vae优化 ctr预估模型提升不那么显著代码1.交叉熵损失函数公式写出来 求y=wx+b 梯度2.两个数组的子序列求最大点积 有点难 用二维dp才行

一面先讲了一下做的业务详细问了下两篇论文，讲了之前他们做的一个工作跟我的一篇工作很类似，比较match。讲一下对强化学习的理解，以及你在你做的这个领域的理解。反问建议（没有，各方面都挺好的）二面介绍了一下业务讲一下1作的论文你这个做的比较简单，我们做多轮对话的强化学习，你有什么相关的了解agent相关基础（不会）qwen3如何去调用工具的。deepseek模型的思考内容是由什么标识包裹的你知道现在的推理框架用的什么呢如何通过标识去控制模型思考还是不思考给你一个业务链，怎么去做到在10个点固定不思考，在90个点固定思考，怎么去设计整体的训练。刚刚说的方法是否需要冷启动代码题给一个字符串，求能划分...

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