腾讯 25 届秋招算法工程师面经

最近已有不少大厂都在秋招宣讲了，也有一些在 Offer 发放阶段。

节前，我们邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。

针对新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点、大模型技术趋势、算法项目落地经验分享等热门话题进行了深入的讨论。

总结链接如下：

• 《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布

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今天分享我们一位星球成员面试淘天集团算法岗面经：

wxg部门，根据简历发问，问的比较泛。

一面：2小时

1. 讲述原理和手写python代码: 多头注意力机制

2. c++代码: 考察树的前序遍历、层次序遍历

3. tranaformer注意力的计算为什么要除以sqrt(k)？

4. cv的transformer和nlp的有什么区别？

5. 什么是abtest？

6. 介绍假设检验。原假设什么情况下成立？

7. 小目标检测的方法有哪些？

8. 介绍maskrcnn 的 roi

9. 大模型的微调方法

10. 给大模型输入超长文本怎么办？

11. 介绍rag

12.介绍虚函数和纯虚函数

二面：1小时

1. 大模型词表大小是v，初始化训练的大模型loss期望值是多少？

2. 介绍 fp16 和 fp32

3. fp16 产生梯度爆炸怎么🧍‍解决？

4. QLoRA 是什么原理？

5. 大模型的perplexity是什么？如何降低这个指标？

6. 用代码实现 perplexity 的计算

7. 假设检验

8. 显著性水平的含义

9. python 字典的重建方式

10. python的全局锁

11. python 的装饰器

12. 推荐的向量召回有哪些方法？

13. u2i的样本数据怎么采集？

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