写在前面：AI面试一般分技术面和行为面，大厂会有2~3轮技术面 + 1轮HR面。技术面以手撕代码 + 八股知识点为主，行为面主要考察项目经历和沟通能力。下面按模块整理高频题。1、机器学习基础请解释过拟合的成因以及你会如何处理？几乎每家必问。答题时要涵盖：正则化（L1/L2）、Dropout、数据增强、Early Stopping、降低模型复杂度等。BatchNorm 和 LayerNorm 的区别，各自适用场景？CV 方向 BatchNorm 更常见；NLP/Transformer 中 LayerNorm 是标配。能对比 GroupNorm 加分。梯度消失/爆炸是怎么产生的，有哪些解决思路？从...

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

一面结束后，我大概有个预期：联影的面试不会考“广”，而是会继续往“深”和“实战”走。二面的实际体验也基本符合这个判断。整体节奏没有一面那么偏底层原理，但明显更偏向系统设计、问题定位和工程经验。面试官不会再单点拷打某个知识点，而是更倾向于抛出一个真实问题，然后不断追问你：你会怎么分析？为什么这么做？有没有更优解？代价是什么？很多问题没有标准答案，但能明显感受到，对方在判断的是：你是不是一个能在复杂系统里把事情兜住的人。面试题目在一个嵌入式系统中，如果出现“偶发性死机”，但长期无法复现，我会如何设计一套系统性的排查方案？如果系统运行一段时间后性能下降，但CPU利用率不高，我会从哪些角度去判断瓶颈是...