蔚来

本地商业1. 先做一下实习时候的业务介绍，有什么提升2. AI Coding 功能从能演示到能交付，中间差的到底是什么差的不是模型会不会写代码，而是系统有没有交付闭环。演示阶段只要能在几个样例上生成看起来对的 patch 就行，但生产可交付要求它能处理不完整需求、脏仓库、编译失败、依赖缺失、测试不稳定和回滚策略。真正落地时必须加任务约束、静态检查、sandbox、单测回归、补丁审计和失败分级，否则所谓“生成功能”只是把风险后移给人。AI Coding 一旦进入真实研发流，评价标准就从“会不会写”变成“出了错能不能收住”。 def deliverable_check(repo, patch): ...

已经有一段实习了，但是年后投到现在至今0约面😭，是哪里出了问题啊，是双非学历问题还是简历问题啊😭😭求各位大佬指点一下

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

笔试时间：2026年4月8日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题：路由器资源用量预测（150分）题目路由器的某资源利用率与多个运行特征强相关：协议连接数（单位：个）、转发数据包速率（单位：Mpps）、内存占用率（单位：%）。为了精准预测不同负载下的路由器资源利用率，保障网络稳定运行，请实现批量梯度下降法（BGD）来训练资源预测线性回归模型的参数。资源预测模型： y = w0 + w1·x1 + w2·x2 + w3·x3 （w0 为偏置项，x1、x2、x3 分别为特征，w1、w2、w3 为特征权重）损失函数： 均方误差（MSE） L = (1 / (2m)) ·...