我觉得 AI 岗不仅要懂 Python、数据结构，还要掌握机器学习框架如 PyTorch、TensorFlow，熟悉数据分析与模型训练。同时数据库、分布式基础也不能丢。光会调包不够，懂原理、能落地，结合工程能力，才更有竞争力。最重要的是要不断学习！#从事AI岗需要掌握哪些技术栈？#

寒假4场线上面试都黄了。开学返校，千里迢迢，路程25h。到校就是打扫卫生，整理杂物。第二天满课，有事没午休，晚上睡觉漏风着凉，终于是把自己累感冒了。结果感冒了才想起来自己还有一个一面测试题没写，但是昏昏沉沉看不下去；又想到今天boss还没投满150，得赶紧投完；之后又想起自己还没看课学习......焦虑，急躁，颓废，厌恶......各种情绪交织，终于接受了。谁让自己高考前想得太多，井底之蛙，没有想学习的心呢；谁让自己大一什么寻找幸福的意义，加入学生会和社管，忙成陀螺拿奖学金呢；谁让自己大二开始摆烂陷入无尽的虚无主义，而执行力--啥也不干呢。所以没办法，如今的结果，都是过往的自己一步步堆积出来的，自己认，自己扛。我大抵是病了。高中疫情居家放假，病痛缠身但不会想学习的事；如今病了，想的是好倒霉，打乱了许多计划，干不成很多事。对自己好一点，一路的风景何尝不值得我们驻足欣赏。那些过去没掌握的东西，不是失去了，而是在未来等待，一步一个脚印慢慢来去拾起来就好了。戒骄戒躁。

先上Timeline:3.17 一面（一小时后通知过了）3.21 二面（面试在周末，周一上午通知过了）3.25 三面（半小时后通知过了）3.26 hr面（当天晚上发offer）面试内容：一二三面基本上都是拷打实习+项目，🈚️八股一二面各一道非常简单的算法，三面🈚️算法hr面主要是了解个人经历、性格，以及就业规划等总体感受：整个流程非常快，这个必须点赞每个面试官的专业能力就不用说了，会问到一些可能自己之前没考虑过的问题，也会现场引导我思考。整体面试氛围很轻松，像是在和同学一起讨论技术问题，交流各自的想法一样，聊的很开心暑期投了不少大厂，但只有腾讯字节给面试，其他公司都没给机会腾子那边也挂了几次不过还好最后如愿进字节了

1. 必须熟悉 DDPG 、 PPO 、 TD3 、 SAC 等算法的原理和区别。 这四种算法是连续控制（如机器人控制）中最常用的深度强化学习算法。 PPO (Proximal Policy Optimization)   原理：PPO是一种同策略（On-policy）的策略梯度算法。它使用截断（Clipping）机制限制新旧策略的更新步长，防止策略更新“翻车”。   核心公式：    数值计算示例： 假设在时间步 ，GAE计算出的优势函数 （正数，说明这个动作很好）。 设定截断超参数 。 如果新网络过于激进，导致新旧策略概率比 （新策略采用该动作的概率是旧策略的1.5倍）：   原始目标： ...