书接上回，过年爽玩十天之后仍然没收到小马offer，故开始新一轮的面试哈啰约在25号，年后第一次面，人有点懵完全没在状态一顿乱说，估计挂了，不过记录一下顺便说一句这个岗位是社招岗，我投错了，但是HR打电话跟我说没关系，部门那边可以按校招招我，就正常面了一面 30min，对面没开视频：1. 自我介绍2. 介绍一个最相关项目 + 八股  问了各种损失函数细节3. python八股  多线程/多进程？好像问的是具体实现和使用，我说用得少4. BEV相关了解吗介绍一下  我说了BEVformer 然后介绍的时候有点懵说得很乱，没绷住跳过了5. 介绍transformer，介绍nms6. 没coding7. 反问面完自己都没绷住，小半个月没面了有点懵，其实都该说上来的，莫名其妙有一些紧张和结巴了，面试状态还是要一直保持update：主包又看广告复活了，居然没挂，27号发了二面，那就继续蠕动二面 20min，对面没开视频：1. 自我介绍2. 介绍硕士期间研究实习内容3. 训过哪些目标检测模型？挑一个详细介绍  说了SECOND的架构4. coding：写个快排，太久没动手写过稍微卡了一下，最后有点细节问题也没追究5. 反问二十分钟直接结束，面试官感觉很累，声音小而且有些冷淡... 基本也没问什么，感觉对我不是很感兴趣update：对不起，半个小时后就给通过了，是主包说话太大声了，那就三面继续蠕动（面完打电话问了一下HR后续流程，得知面试官是感知的负责人，二面已经通过）对不起我错了，累是您肩挑重担，冷是您平视众生，小是我声音太大（好像真的是越觉得稳了的面试越过不了，越觉得完了的越能过....）三面岗位变成了【英才2026】智驾模型开发工程师-造父·Robotaxi  不知道什么情况谢谢哥，谢谢哥，下周一三面三面 25min，开了视频，hr面：1. 了解其他公司面试和offer的情况2. 在校期间经历3. 对自驾行业特别是L4 robotaxi的认识和看法4. base 工作强度 薪酬偏好  我说期望40w年包打底争取50+，对面说五六十的年包一般是给社招的（实际上主包幻想春招拿到60+的年包，这是可以说的吗）5. 反问  问了应届生培养情况和晋升路线，应届生2年内有4次升职机会，往后变成1年1次没想到第三面就是hr面，哈啰家面试这么chill吗？等一个offer，可能是人生第一份offer

2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...

在boss，实习僧都陆陆续续投了大几十份了，都是已查看无回复，校招网申的反馈要么是人才库，要么是迟迟不回复😹

1. HMM 原理、主要问题、解决方法隐马尔可夫模型（HMM）是一个生成式序列模型，包含隐藏状态和观测序列，通过状态转移概率与发射概率描述序列生成过程。主要任务有三类：概率计算（前向后向）、解码（Viterbi）、学习（Baum-Welch）。主要问题包括独立性假设过强、特征表达能力弱、难以利用长距离上下文。常见改进是使用CRF、BiLSTM-CRF、BERT-CRF等判别式或深度模型。2. fastText 和 word2vec 差异word2vec核心是学习词向量（CBOW/Skip-gram）；fastText在词向量基础上引入子词（n-gram）信息，因此对未登录词、拼写变体、低频词更...