小红书推荐算法二面面经
1. 介绍下广告实习相关的工作
2. 对整个推荐系统链路有哪些了解
3. 打分样本空间分布与精排不一致（精排对粗排返回的样本做排序，粗排则要对召回的样本打分），相关的解决方案了解吗
4. 你觉得LLM对做推荐有什么帮助吗
5. LLM如何处理用户的历史行为序列
6. LLM与推荐结合落地上有什么问题
7. LLM想要和推荐结合，有没有什么可落地的方案
8. 广告投放一般关注什么指标
9. 抖音和小红书的推荐系统你觉得有什么差别，从算法的角度上谈一谈
10. 小红书是一次性展出多个笔记，而抖音是刷新出单个视频，你觉得算法上有什么区别
11. 算法题1：有n个灯泡，一开始都关闭，执行n轮操作，第k轮将序号为k的倍数的灯的状态反转，请问n轮操作后有几盏灯是亮着的
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