3.18百度暑期实习一面凉经
1.自我介绍（没详细准备，也因为研究方向没啥成果，只用了1min左右）
2.介绍项目：介绍了KBQA模型流程，实体抽取等模块算法、单跳多跳的概念、如何构建的文本相似度比较模型、怎么做的优化。
用了BERT和LR，因此面试官穿插问了为啥用LR，会不会太简单了，有无使用LR的正则化方法，L1、L2正则化的区别，self-attention结构，LN、BN区别，为什么transformer模型用LN，了不了解GBDT（说不了解），模型优化方法是怎样的（我用了问题分类+剪枝），剪枝会影响性能吗，如果问题里有英文剪枝会怎样。（20+min）
3.算法：最长递增子序列，想到了dp，问了时间复杂度，还能怎么优化（没答出来）。（10+min）
4.反问：1.进去后要学什么：看部门。
2.算法题怎么优化：单调栈保存之前的dp值。
结果：面完即挂。
感受：基本答出来了所有问题，但因为简历项目确实没啥出彩的，应该是被kpi面了吧。
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