大模型简历求拷打审问

官网的都没查看，第三方软件又不回复

岗位名称：推荐算法面试时长：1h+自评分：7/10是否下一轮：待通知一、检索与排序在项目中使用的 BM25 原理是什么？相比 TF-IDF 改进在哪里？公式中每一项的含义是什么？（追问）k1 和 b 参数分别控制什么？如果 b=0 会发生什么？为什么在实际系统中要做混合检索？Sparse 检索和 Dense 检索的基本原理分别是什么？（追问）两种方式在长尾 Query 上的表现差异如何？Dense 检索中常见的相似度度量方式有哪些？为什么很多系统选择 Cosine 或 Inner Product？（追问）如果向量没有归一化，Inner Product 和 Cosine 的结果会有什么差异？在你...

大模型算法岗3.9 投递 两天后简历挂3.17 捞简历＋约一面3.25 一面。一个工作日后通知通过，约二面3.27 二面。一个工作日后通知通过，约hr3.31 hr电话4.2 oc

1. 介绍一下你做过的最有挑战性的项目，遇到了什么技术难点，是如何解决的？我之前参与过一个电商订单系统的开发。最大的挑战是在促销活动期间，订单量暴增导致系统响应变慢，甚至出现超卖问题。技术难点主要有三个：高并发下的库存扣减：最初使用的是先查询库存再更新的方式，存在并发问题。我们改用了乐观锁方案，在更新时加上版本号判断，同时在数据库层面使用UPDATE ... WHERE stock > 0的原子操作，确保不会超卖。数据库压力过大：引入了Redis缓存热点商品库存，使用Lua脚本保证扣减的原子性。同时对订单表做了分库分表，按用户ID哈希分散到不同的数据库实例。消息堆积问题：订单创建后需要发...