岗位：机器学习算法岗（NLP相关）
- 面试官介绍了一下蚂蚁金服做的一些东西
- 两个简单的算法题，但是第二个题的优化方案没有想到
- 有没有遇到过过拟合（没有），那说一下什么是过拟合，解决方案有哪些？
- 数据增强有没有做过（没有）
- 什么时候用L1，什么时候用L2正则，有什么区别
- 说一下Transformer的结构
- Transformer中的前馈神经网络的构建的两种方式有什么区别（一个传统的FFNN，一个是基于卷积的，第二种这个根本没有了解过）
- layer nomarlization的两种方式了解吗，一个before，一个after。（没有了解过）
- 决策树的优点（只说了构造比较简单，比较快。然后扯了一下RF,GBDT,XGBoost）
- 问自己的项目
- 场景题（基于字幕文本，如何把长视频剪切成N个短视频）
总结：熟悉的基本没咋问，所以回答的不好，基本凉凉。
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