codding环节利用数组的最后一个数，作为分类标杆，把小于该数的数字放前面，大于该数的放后面。要求不能新建数组。简历细挖，不是往深度思考的方向挖，而是更针对细节。扣的十分细节，总之，学到了很多东西。部分提问如下对比学习的思想？bert所有构件参数分析？自注意力机制和多头自注意力机制的时间复杂度是多少？自注意力流程说一下，每个小块都问了why？encoder部分中mlp怎么设置的，参数分析？encoder残差和正则的顺序是怎么样的，为何这样设置？bert的主要数据流程，从输入到输出说一下？如何获取句向量？句向量评价指标？为什么用排序学习的指标？是否对bert的参数进行了更新？流形学习如何构建？具体算法步骤？cnn和lstm的时间复杂度？随机森林的过程？最后本人提问主要业务？

废话没有，开胃菜就来几个手撕2个codding还有一个不记得了1.求所有可能的数字对组合。一个数字来自于a数组，一个数字来自于b数组，满足数字对中的两个数之和为一个定值。2.搜索业务下，在10亿数据中，求点击次数排名前一百的数据样本。几个python基础问题1.元组和数组的区别2.深copy和浅copy的区别3.数据定义是否需要给定类型，why？4.range和xrange的区别5.如何分割字符串？常用函数有哪些？6.join（）函数的功能和场景？然后简历浅挖，并询问你获取知识的途径。最后本人反向提问客服的痛点和难点？以前怎么做的，考虑大模型赋能不？相似度计算和意图分类的具体做法？

一面 简单挖简历你的三个项目怎么做的？讲一下cnn？讲一下lstm？讲一下反向传播？讲一下sigmoid函数？讲一下逻辑回归和随机森林的优缺点？讲一下svm？在线共享codding—求一个正数的平方根在线codding，求链表的倒数第k个位置的value，由于时间原因只说了思路二面中度挖简历三个项目的部分细节？第一个项目后续优化的思路？讲一下你对大模型的理解，知道哪些大模型，有何区别？在线codding，求字符串的最长子串。三面深度挖简历具体到每一个细节，代码如何写，为什么这么用？为什么要用流行学习？simcse的文章讲讲？哪些文章比simcse要好？bert的位置编码是什么？bert有标点和无标点版本的区别？bert怎么调用的？bart和t5的区别？xlnet和roberta的区别？sentence-t5是怎么样做的？对比学习为什么用温度参数？prompt句向量的方法？遗传算法的变异率怎么设置？gpt-2和bert的区别？强化学习部分怎么实现，奖励函数具体怎么设置？关注的最新的文章否？阿里新发布的句向量的文章，看过没？transfomer到底为什么效果好？讲讲大模型？讲讲自己对nlp的理解？讲讲大模型有哪些具体的改进点？讲讲你自己的学习能力？数学怎么样？代码怎么样？代码前面二面验证了，不用讲了。什么时候能到岗？反向提问。具体业务是啥？代码规范是否有文件规定，如何提升？等等三面完泡池子🀄️…

一面挺好说话的哥们（过）1、简历深挖句向量具体怎么样优化？在哪几个模型上做的？xlnet相对于bert的改进？有无中文数据集的经验？遗传算法怎么改进的？强化学习如何做的？了解以前智能对话的技术不，如lstm等了解单轮对话和多轮对话的区别不？如果了解，你觉得多轮对话的难点在哪？可以如何改进？2、反向提问？客服业务量怎么样？算法团队情况？hc岗位的具体职责？二面 技术主管（过）上来就做测评，十五分钟内1.codding，数组后移动k个单位2.给出一个词和文档情况，计算tf-idf的值。3.sigmoid函数及其导数推导，逻辑回归和交叉熵函数的推导。由于前期网络不好，掉线拿纸去了，十分钟做了2.5道题，本以为自己挂了。然后深挖论文simcse是怎么做的？consert是怎么做的？consert喝simcse的区别，优点有哪些？强化学习怎么做的？最后反向提问。目前团队那块业务缺人？终面hr主管（挂）你觉得读研究最大的收获是什么？你的薪资预期是？你还有其他offer吗？多久能来深圳？你的性格很外向，是研究生期间培养的吗？反向提问班车，签字费，等等福利待遇是否有？房补，公积金，五险等本人要求2.4w以上的月base。最后挂了，hr可能有更合适的候选人。

一面根据简历项目开始深挖简历中间询问是否了数学优化的经历然后手撕代码（未出现的最小整数）最后介绍业务，团队，还有hc的具体情况。整体面试官谦虚，循循诱导。