ai面总结：AI调教的很好，问的问题很有意思，整场面试不会有很大的压迫感，追问大多是根据你的回答提问。总时长：35分钟Q1:自我介绍，重点介绍一下个人背景和大学期间的主要经历。Q2：你对于在一家公司长期发展有什么看法？你认为哪几点因素会让你在一家公司长期工作？（有追问）Q3：你取得过的最大成就是什么？过程中最大的难点是什么？你是如何突破的？最终的结果怎么样？（有追问2个）Q4：请描述一个过往遇到的最有压力困难或最具挑战的一个场景，你是如何解决的？对你有什么影响？（有追问）Q5：依你的看法，请描述一个你近期完成的项目任务，如果重来一次，你会做哪些不同的事情来提升结果？（有追问2个）Q6：电商运营...

目前0实习，感觉现在必须要整个实习了，希望各位大佬能给我一些建议，谢谢大家我是应该写新项目或者什么方向的 ，还是背八股刷力扣呢

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

最近影石的秋招真是让我心潮起伏，虽然之前已经决定放弃，但影石的抬价让我又重新燃起了希望。所以，我决定分享一下我的面试经历，希望能帮到同样在准备秋招的小伙伴们。一面面经： 💪一面的面试官真是技术大咖，问题一个接一个，完全没有停下来的意思。以下是我被问到的一些问题：为什么选择MNN推理框架？有没有调研过其他的？模型从训练到端侧用MNN作推理的流程是什么？实习任务中，int8和半精度的性能提升明显吗？MNN的具体实现和优化策略是什么？双线性插值的4个点的权重如何分配？仿射变换用了什么NEON指令集，做了什么运算？ax+b用矢量去做加速，会用哪条指令？HWC和CHW以及NC4HW4的区别是什么？如果...