下午两点十分，T厂总部大楼三十二层的小会议室里，空调发出轻微的嗡鸣。
林晨坐在长桌一侧，对面是一位戴着黑框眼镜、约莫四十岁上下的面试官——不是陈博士，而是另一位技术专家，姓王。这是张伟通过人脉紧急安排的“模拟面试”，就在T厂内部，环境、氛围、甚至面试官的风格都尽可能贴近真实。
“林晨你好，我是王工，目前在AI平台部负责模型推理优化”。王工的声音平稳，没什么情绪起伏，“张伟跟我打过招呼，说你想在正式面试前找找感觉。那我们就不客套了，直接开始”？
“好的，王工，麻烦您了”。林晨深吸一口气，双手在桌下悄悄握了握拳。掌心有点湿。
“第一个问题，请你设计一个推荐系统，用于短视频平台的‘猜你喜欢’模块”。王工推了推眼镜，“不需要写完整代码，重点讲架构思路、模型选型、特征工程，以及如何解决冷启动和探索-利用困境”。
林晨心里一松——这是经典题，他准备过。他清了清嗓子，开始回答：“架构上，我会采用多阶段排序漏斗。召回层用双塔模型处理用户和视频的embedding，粗排用简单的LR或FM模型，精排用深度模型如DeepFM或DIN，最后重排考虑多样性……”
他语速平稳，逻辑清晰，把特征工程里的用户画像、行为序列、上下文特征都捋了一遍。讲到冷启动时，他提到了用内容标签、协同过滤补全，以及新用户引导策略。探索-利用则提到了Thompson Sampling和UCB算法。
整个过程大约八分钟。王工一直低头在笔记本上记录，偶尔抬眼看看他。
“好”。王工停下笔，“第二个问题，你刚才提到了DIN模型。请你解释一下DIN中Attention机制的具体实现，以及它如何捕捉用户兴趣的动态变化”。
林晨心里咯噔一下。这个问题比刚才深了一层。他迅速回忆DIN的论文细节：“DIN的Attention核心是计算用户历史行为序列中每个item与候选item的相关性得分。具体实现上，会将用户行为序列的embedding和候选item的embedding拼接后通过一个前馈网络，输出权重……”
他尽量描述准确，但讲到“激活函数使用Dice而非PReLU”时，卡了一下——这个细节他记得模糊。
王工没有打断，等他讲完才问：“Dice激活函数相比PReLU的优势是什
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