小红书搜推算法实习面，有点意思！

一面

1. 讲讲PLE的结构
2. MMoE的embedding层怎么设计的?
3. 有没有多跳的任务?讲讲ESMM(我提到了ESMM)
4. 模型里面有没有加上序列数据?讲讲DIN?
5. DIN和attention有什么区别?
6. 讲讲并联双塔模型怎么实现的?
7. 展开讲讲实习的任务是做什么
8. inbatch负采样会样本偏差，怎么纠偏?

手撕:

输入前k个高频词，次数一样的按照字典序返回 输入:[“i” ,“love” ,“meituan” “i” “love” “coding”] 输出:[“i”,“love” “coding”]

map存，再排序.O(nlogn)

问有没有其他方法:最小堆，再排序O(nlogk)

二面

项目:

1. 项目中BM25原理是什么，相对于TF-IDF改进在哪里，公式是什么?
2. 这里为什么要做混合检索，Sparse检索和Dense检索的原理是什么，相似度度量是什么?
3. Reranker模型如何构造数据微调
4. 讲一下你Ouery改写的创新点，有没有读过相关的论文

八股:

GRPO损失函数是什么，这个公式每一部分的作用是什么，为什么要这样设计 手撕一道合并去重数组，1c上没有

最后唠两句

为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选

很简单，这些岗位缺人且高薪

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

那0基础普通人如何学习大模型 ？

深耕科技一线十二载，亲历技术浪潮变迁。我见证那些率先拥抱AI的同行，如何建立起效率与薪资的代际优势。如今，我将积累的大模型面试真题、独家资料、技术报告与实战路线系统整理，分享于此，为你扫清学习困惑，共赴AI时代新程。

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