一面/二面 压力都不大，只有一些八股值得参考：1.交叉熵损失的物理含义是什么？2.KL散度的本质是什么？3.用什么loss比较多？我说一般就mse，又通过focal loss，让我接着介绍，如何平衡正负样本。三面，我以为轻松了结果是最硬核的技术面，问了一堆八股，并且要求现写公式，不到最后都不能放松警惕啊：1.讲讲python的dict底层是怎么实现的？hash实现2.如何解决hash碰撞？说了个线性探测（其他真不记得了）3.C++的STL还熟悉吗？完全不会，3年没写了。4.好吧那不问了，flash-attention了解吗，讲讲原理？5.kv cache了解吗？6.Q要cache吗？7.讲讲常见的标准化，LayerNorm，RMSNorm？8.实际应用你觉得什么区别吗，现在哪个用的多？9.问了这么多才开始讲项目，等我讲完面试官直接总结，你的项目是在高维特征添加了一些low-level的视觉信息做work，现在有个开放的问题想问你：大模型的语料是有限的，但是搜推链路上token可能是无限的，比如可能一个蛋糕，每个用户的每一次蛋糕购买记录都是独立的，蛋糕1，2...100，你要如何解决？10.似乎我没理解对，追问不对不是这个意思，重新问：大模型的数据是非常多的，但是搜推的数据可能很高维度而且不多，比如用户看到图->点击右上角->再点到推荐购买->.......，整个特征链路非常长，这种数据量不像大模型训有非常丰富的语料，你如何解决这个训练问题？

题库是北森的 考3个小时 做个一个多小时就能做完了​​​​专业知识：我选的的是计算机考的挺杂的 、Java、python、C++、多线程、计网、数据库、SQL、单选题、多选题、判断题行测：言语理解、图形推理、资料分析，没有数量运算性格测试：100道

想问一下华为南京ict-服务与软件研发管理部真实的加班强度咋样？好像说的是搞数字孪生方向的。

毕设可以直接用简历上的项目吗，mt建议我用公司做的需求，感觉搞不了