26 届明天第一个面试

DDPM 和 DDIM 的区别是什么？ 第一步：前置小知识（重参数化技巧） 在扩散模型中，我们最常用到一个技巧：如果你有一个符合正态分布的变量 （均值为 ，方差为 ），我们可以把它拆成：  这里的  是一个标准正态分布的纯噪声 。 直白点说： 任意状态 = 确定的基础值 + (随机噪声  噪声强度)。记住这个公式，它是贯穿整个推导的灵魂。 第二步：DDPM 的基础设定（从头到尾加噪） 在原来的 DDPM（去噪扩散概率模型）中，我们有一个清晰的正向加噪过程。 假设我们有一张清晰的图像（或者机器人的一个完美动作），叫做 。我们在它上面不断加噪声，加到第  步时，它变成了 。 DDPM 证明了一个极...

本来觉得混了段实习应该比找第一段的时候好点 怎么感觉还是没有面试哇

各位前辈好 浙大本科，0实习0科研0绩点，唯一优势可能学校大作业做的比较扎实（但没啥用）。留学实习两手抓，现在开始学开发还来得及在暑假找到实习吗？以及简历上需不需要放一个魔改的项目呢？简历目前是ai做的，求建议拷打。

时长1个小时一道算法题：设计一个栈，要求能以o(1)的时间获得栈的最小值，十五分钟，太久没写算法了，没a出来，不过面试官说我的思路是对的。一道数学题：25批马，5个赛道，用最少得次数获得前三名。一道场景题：设计一个ip黑地址系统问了ai的mcp的原理和rag的原理面试官还挺好的，不会的话会尝试去引导你写出来没问八股可能是涉及到转技术栈，说要转go自我感觉应该是够呛吧，白背好几天八股