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...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

目前只能约到小公司，求大神指导

最近有不少同学问我关于 AI 应用开发方向的求职思路，尤其是背景不算顶尖时该怎么规划。我自己是专升本出身、双非硕士，经历过两段实习——一家小厂和一家物流中厂，做的都是比较核心的业务，时至今日，也是拿了几个薪资还比较客观的offer。这篇帖子不讲鸡汤，只讲方法论，希望对正处于春招的同学们有参考价值。一、先把自己的背景看清楚，再谈规划很多人求职时第一步就去刷题、背八股，却没有想清楚一件事：自己究竟适合投哪类公司、哪类岗位？背景决定初始路径，这一点在 AI 应用开发方向尤为明显。以我的情况为例：专升本 + 双非硕，意味着在简历筛选阶段会被部分大厂直接过滤。接受这个现实，不是认命，而是为了把精力集中在...