本人双非本科，985渣硕一个。有相关的项目和论文经历。
一面（1 h，牛客网视频面试）
- 简单聊一下工作意向
- 自我介绍
- 介绍论文贡献，流程及细节
- GAN为什么work
- VAE为什么work
- local attention和global attention的区别
- BERT为什么只用Transformer的Encoder而不用Decoder
- 排队论模型服从什么分布
- LSTM和GRU的区别和使用场景
- 贝叶斯分类的前提假设
- SVM的理论依据，如何推导
- 编程题（求
）
二面（35 min，牛客网视频面试）
- 介绍自己的一个项目
- 介绍文本生成任务
- 介绍发表的论文，细节
- 介绍LSTM的细节，相关机制，为什么有效
- 正则化有什么用，为什么有用，L1正则为什么能使参数稀疏，为什么能防止过拟合
- 反问
HR面（5 min，电话）
HR面直接发了offer，说了一下实习时间和薪资。
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