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人工智能

AUC 到底在統計上代表什么？你怎么計算它，在線上業務里你如何解釋“這次 AUC 提升”的含義。.docx

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Transformer 里因果注意力的 Q K V 各從哪來？Mask 具體怎么實現。

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為什么你在項目里會選 ResNet？從梯度傳播、表示能力、參數算力、遷移性幾個維度講講你的工程化理由。

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挑一次你覺得最有價值的“特征損失”前向推導，完整講講從想法到落地的過程和收益。

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你怎么看“多頭注意力 + 強化學習”的組合？它的價值在哪，工程上會碰到什么難點。

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YOLOv8 的結構你怎么拆解？訓練與部署各自踩過哪些坑，你是怎么解決的。

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Scaled DotProduct Attention 為啥要除以 √dk？如果不除會出什么數值或訓練問題。

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當負樣本比例劇變時，AUC 可能怎么走？你會如何保證指標的穩定和可比

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Paraformer 有什么優勢、適用邊界是什么？跟傳統 CTC/Transducer 比，差別和取舍點在哪。

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為什么要做 Label Smoothing.docx為什么要做 Label Smoothing？它怎么做，什么邊界條件才適合，過度用會有什么坑。

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L1 和 L2 正則你怎么選？它們各自的效果與風險是什么，工程里你是怎么權衡的。

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樣本量不夠的時候你會怎么補？數據增強、半/自監督、遷移學習、先驗約束、合成數據——你實際用過哪些，效果如何。

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常見的數據歸一化標準化方式你怎么選？不同方案的差異點與適用場景講清楚。

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Topk 和 Topp 采樣你怎么理解？兩者差異在哪，哪些場景更可控？最好結合你做過的生成推薦任務說。

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模型上線之后，評估閉環怎么搭？灰度 AB 怎么跑？監控告警你怎么做，哪些指標最關鍵。.docx

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NLP中你做的數據增強里，哪幾種最穩？給出量化對比和背后的原因。

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你做 CTR CVR CTCVR 聯合建模時，ESMM ESMM2 是怎么推導與工程落地的？線上到底帶來了什么收益。.docx

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把 BN 講透：原理是什么；訓練期和推理期用的統計量有何不同；跟 LN、GN 比，分別什么時候用、怎么取舍。.docx

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偏差和方差你怎么把握？結合你遇到的真實線上案例，怎么判斷是高偏差還是高方差，各怎么治。.docx

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Dropout 訓練和推理階段分別怎么用.docxDropout 訓練和推理階段分別怎么用、為什么這么用？跟 BN LN 放一起會有哪些相互影響，怎么擺放更穩。給出一句話總結和詳細解.docx

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你實際用過哪些學習率策略？為什么要 warmup？拿一條你做過的收斂曲線說它起了什么作用，什么時候會失效。.docx

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回歸任務最后一層該怎么選激活？線性、Softplus、截斷、還是直接做分布建模？按不同業務約束說說你的選擇依據。.docx

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為什么樹模型一般不需要對特征進行標準化處理

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為什么一般預測模型要對特征進行標準化處理

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