华泰证券笔试通过率

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momenta自动驾驶C++日常实习一面面经流程时间线：3.25HR联系约一面3.25晚7点一面3.26早上通知一面通过约二面3.26下午5点二面3.27早上HR沟通入职时间，已OC。一面流程：无手撕50min1.自我介绍2.面试官介绍部门职责(不涉及算法开发，是否能接受)3.简历浅挖（面试官大概率不是规控方向的，对项目可能了解不多,后续了解到是电气背景的）(1)hybird启发项如何设计(2)介绍latticeplanner流程(3)项目中涉及哪些传感器，如何获取heading angle。4.一系列C++,Linux,ROS八股（只列出部分还记得的）1.听说过rvo嘛2.知道raii嘛，原...

1. 手撕 合并区间2. 八股1）请介绍 Transformer 的结构组成及各部分作用，在长序列时空数据中，2）如何降低 Transformer 的计算复杂度？常见的稀疏注意力变体有哪些？3）GNN的消息传递机制是怎样的？在时空图中，如何结合时间信息编码节点特征？你接触过哪些时空 GNN 模型？4）LoRA微调的原理是什么？秩 r 的选择会对模型表现产生什么影响？5）RAG的完整流程，在时空出行数据场景里，构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响？6）强化学习在 Agent 优化中的应用，结合出行推荐 Agent，你会如何设计 Reward 函数？3. 项目1）微调时的训练数据是怎么构建的？如何保证样本多样性和质量？2）在 RAG+时空知识图谱的 Agent 系统中，知识图谱更新的机制是怎样的？是怎样保证实时性的？3）在大规模轨迹数据下是怎么做负采样（Negative Sampling）的？4）训练 LoRA 模型时，你是如何选择冻结层的？依据是什么？5）在高并发查询 Agent 系统中，你会如何优化召回和生成阶段的延迟？4. 开放题1）大规模 Agent 系统在多线程/多进程场景下的资源调度策略如何设计？2）如果你要在 GPU 资源有限的条件下同时提供推理和微调服务，如何做资源分配和任务调度以保证时延和吞吐？

xdm，开了等的睡不好觉 终于也是开到我了被大包砸晕 还没开的已经完全不想等了 感觉无论如何也开不到这么多了..