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算法工程师面经

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本篇目录

一、项目相关
1. 项目一(RQVAE+HSTU)- 项目动机?

  • RQVAE原理是什么?为何有效?
  • HSTU做Beam Search时,如何避免首个id预测错误导致正确结果被剪枝?
    2. 项目二(agent)- 项目动机?
  • 简单介绍后训练、RL相关内容
    二、八股问答
    1. 分类模型常用损失函数?
    2. 为何CE/BCE效果优于MSE?
    3. 预测模型常用损失函数?
    4. 样本不均衡/长尾问题如何处理?
    5. Focal Loss原理?过/欠采样如何加权避免样本偏差?
    6. 正则化作用及原理?
    7. 简述多目标建模及相关内容
    三、手撕算法
    1. 二分法实现寻找峰值
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本篇暂未整理关联题目。

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