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人工智能

AUC 到底在統(tǒng)計上代表什么？你怎么計算它，在線上業(yè)務(wù)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(xiàn)。
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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(shù) 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(dǎo)，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(xué)習(xí)”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(jié)構(gòu)你怎么拆解？訓(xùn)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(shù)值或訓(xùn)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(wěn)定和可比
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Paraformer 有什么優(yōu)勢、適用邊界是什么？跟傳統(tǒng) 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(fēng)險是什么，工程里你是怎么權(quán)衡的。
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樣本量不夠的時候你會怎么補？數(shù)據(jù)增強、半/自監(jiān)督、遷移學(xué)習(xí)、先驗約束、合成數(shù)據(jù)——你實際用過哪些，效果如何。
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常見的數(shù)據(jù)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(jié)合你做過的生成 推薦任務(wù)說。
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模型上線之后，評估閉環(huán)怎么搭？灰度 AB 怎么跑？監(jiān)控告警你怎么做，哪些指標最關(guān)鍵。.docx
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NLP中你做的數(shù)據(jù)增強里，哪幾種最穩(wěn)？給出量化對比和背后的原因。
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你做 CTR CVR CTCVR 聯(lián)合建模時，ESMM ESMM2 是怎么推導(dǎo)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(xùn)練期和推理期用的統(tǒng)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(jié)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(xùn)練和推理階段分別怎么用.docxDropout 訓(xùn)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(wěn)。 給出一句話總結(jié)和詳細解.docx
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你實際用過哪些學(xué)習(xí)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(wù)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(yè)務(wù)約束說說你的選擇依據(jù)。.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(yù)測模型要對特征進行標準化處理
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