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题集来源:阿东玩 AI(Adong)收录项目:AgentGuide查看原题集

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352 道原题
  1. 【负样本优化】负样本相关:正负样本怎么产生的,负采样规则怎么设计?未曝光出去的样本作为负样本有做过实验吗,加进来你觉得如果有效的话有效在哪里?负样本优化的思路?负样本选取策略?采样不到正确样本怎么办? 「字节跳动、百度、腾讯、阿里巴巴」

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  2. 【负样本采样】双塔的负样本采样策略,为什么没用batch内? 「腾讯」

    原题
  3. 【负采样与纠偏】batch内怎么纠偏,说出多种方法,热度打压的公式,难负样本是怎么更新的?batch 内负样本增强怎么做?batch内负采样和全采样的区别?in-batch 内负采样作用? 「腾讯、阿里巴巴」

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  4. 【负采样策略】召回阶段采样的方法有哪些?每个目标是否都做了in-batch负采样?每条样本会采样成一个group,采样的策略是什么? 「京东、阿里巴巴」

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  5. 【i2i与u2i召回】怎么做好 u2i 和 i2i 的联合建模? 「阿里巴巴」

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  6. 【i2i召回】怎么在 i2i 加入个性化建模? 「阿里巴巴」

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  7. 【RAG在推荐中的应用】为什么在推荐系统中引入RAG(检索增强生成)?主要是为了解决哪些问题? 「腾讯、腾讯混元」

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  8. 【RQ-VAE】为什么要在推荐系统引入RQ-VAE? 「字节Seed」

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  9. 【SIM模型】SIM模型的实现逻辑是什么?如何改造?线上部署时耗时如何评估? 「蚂蚁集团、阿里巴巴」

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  10. 【专家死亡检测】如果某个视觉专家"死亡”(长期不被选中),怎么检测和恢复? 「百度」

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