上一位面试官并不了解我做的方向，这一位面试官倒是挺了解的，拷打了一个小时面试过程：自我介绍讲讲项目stable diffusion八股lora和control net八股如果要控制生成人物的姿态，如何实现？vae和gan八股gan对比现在用的diffusion模型有什么优势和劣势？为什么现在还有一些领域在用gan？clip八股clip提出的设计思路手撕代码，最大子数组和，昨天刚写过如何分辨一张图片是用ai生成的还是实际拍摄的？现在的sora效果很好，怎么提高上一个问题里说的解决方法的效果？好多八股，有些不太记得了，问得我人都麻了

the shy来（代码）全跑了

很好的一次面试体验, 面试官人很和善, 问的也很基础没有刻意为难, 总共45分钟自我介绍项目介绍, 介绍一下项目中遇到的难点, 以及是怎么解决的深度学习和机器学习是不是都懂, 我说基本都用深度学习, 然后问我常见的激活函数(我回答了激活函数的公式, 优缺点), 然后问我为什么有了ReLU还要设计Leaky ReLU模型过拟合应该怎么处理, 回答了正则化, 简化模型, 增加数据, 然后问我为什么增加数据有助于缓解过拟合能不能接受上海这个地点, 能不能接受11 11 6介绍卷积神经网络卷积神经网络和循环神经网络的区别(我忘记循环神经网络对应RNN了, 以为是LSTM呢, 就没回答, 其实应该是随便...