德赛西威实习

攒攒人品！ 1.项目拷打2.vision-language 对齐是 joint embedding 的？，那做了哪种对齐？有做 hard negative mining 吗3.所有视角共享 encoder 吗？如何防止view collapse？4.semantic space是如何保证cross-modal consistency的5.用diffusion model做动作策略，是怎么建模action space的6.如果多个diffusion模型组合，用了 gating 机制还是 uncertainty-aware ensemble？那 uncertainty 是怎么量化的？有对比过 epistemic 和 aleatoric 吗？7.怎么防止action drift？有没有引入 consistency regularization或者temporal smoothness loss？8.在surgical robotics里policy failure cost 很高，是怎么做risk-aware training 的？有没有加入 CVaR loss10.模型泛化能力是靠数据多样性还是结构归纳偏置？能列出你设计中的 inductive bias 吗？对 unseen 手术任务怎么泛化11.surgical scene 变化很大，怎么办12.你说MAE 是做关键帧 reconstruction，那帧选择怎么做？具体打分逻辑是怎么样的13.有没有做 token-level saliency analysis？你怎么知道模型真的关注了 surgical tool 而不是 background？部署是在 ARM 上还是 X86？有没有模型并行？多线程和多进程各负责什么14.做多模态感知融合时，视觉、语言、触觉（如果有）延迟不同，怎么对齐的15.整个pipeline的E2E latency是多少？瓶颈在哪你说中间用了 LQR，你 gain matrix 是 constant 吗？有没有做 gain scheduling？基于什么指标调的16.控制系统稳定性你怎么保证？有没有做过 Lyapunov 函数证明17.做过 trajectory optimization 吗？是基于 collocation 还是 direct shooting18.假设你有个 policy 输出波动很大，你会考虑在 policy 层加高通滤波器还是在 loss 层加 penalty？为什么？19.diffusion policy 是连续动作空间，那你是建模 joint distribution 还是 marginal20.语言指令不是 deterministic 的，你们是直接用 language embedding 吗？有没有考虑language-conditioned latent variable model？

发点面经攒攒人品～1.实习内容拷打2.ReAct模式3.联合索引的底层,%like模糊匹配4.索引失效5.redis实现延迟消息的方式6.redis实现消息队列7.kafka增加分区要考虑什么8.kafka和redis实习消息队列分别的性能瓶颈9.手撕：大数组，元素范围1-10，要求顺序答应所有元素思路：hashMap统计每个数的出现次数，顺序打印

暑期实习投递状态梳理已挂百度：简历挂，学历背景没优势网易：笔试挂，算法题难度超出预期流程中京东：简历初筛通过，收到笔试通知小米：一面结束，等待结果OPPO：笔试完成，自我感觉不错其他vivo：刚投递一加：投递后无动静

初创公司，base上海，从JAVA转go刚入门，到给我一个提方案的任务，只用了8天，期间让我用ai完成任务，包括写接口，部署，写前端，修改chatbot逻辑，感觉学的真的是多，其次是感慨cursor pro，codex真的是好用