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人工智能面试题
推荐系统里正负样本不均衡,需要对负样本下采样,那…
人工智能面试题
更新 2026-08-05
推荐系统里正负样本不均衡,需要对负样本下采样,那么预测结果的偏移如何纠正?
上海得物信息集团有限公司
人工智能
互联网/IT
性能优化
问题拆解
技术原理
考察说明
考察下采样导致概率偏移的原理及校正方法
回答思路
说明下采样会改变先验概率从而造成预测分数偏移
能给出校正公式或基于对数几率调整的方法
能解释校正后的分数如何使用与阈值调整
能讨论在A/B或线上应用时的注意事项
本题已收录答题指导
本题附完整参考答案与评分标准
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请分别说明ViT中的一维位置编码、二维位置编码和相对位置编码各自的基本思路与适用场景,并简要解释多模态模型中位置编码通常会如何处理。
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请分别说明 PPO、GRPO、DPO 的损失函数设计思路及主要区别。
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