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...

感觉就是那种，背景也不够硬，实习也不够硬，啥都不够硬，除了硬着头皮在各个招聘软件和官网平台投没有任何收获，已经不知道自己能干啥了……

大四上学期在某厂实习了三个月，说说真实感受吧。进去之前幻想的是参与核心项目、接触前沿技术。实际上每天就是写一些边角需求，改改前人的代码，开不完的会。mentor人挺好但也很忙，大部分时间还是自己摸索。最大的感触是：大厂没有想象中那么光鲜。工位很挤，实习生能接触到的东西真的有限，很多核心代码权限都没有。现在春招我反而没那么执着大厂了，更看重具体做什么、团队氛围怎么样。实习过一次之后你就会发现，公司名字真的只是个壳子，每天干的活才是实实在在的。

1. 自我介绍2. 写一个高性能模块，需要用链表时，会优先考虑 std::list 吗答案：不一定。很多人看到“频繁插入删除”就先想到 std::list，但高性能场景下不能只看时间复杂度，还得看缓存局部性、内存分配次数、节点额外开销、遍历成本。std::list 的确能做到已知位置 O(1) 插入删除，但它不是连续内存，每个节点单独分配，cache 命中率通常比较差，实际性能未必比 vector 或 deque 好。如果模块里遍历远多于插删，或者数据量大、对 cache 敏感，往往连续存储更占优势。如果确实要频繁中间插删，又担心节点分配成本，工程里还可能结合对象池、侵入式链表或者 boost...