日拱一卒

📍面试公司：蔚来🕐面试时间：1小时💻面试岗位：c++软件开发❓面试问题：问了很多关于c++和Linux相关的知识，比如：malloc和new在申请内存失败时各自的做法；常量指针和指针常量的区别；纯虚函数的作用；进程间通信的方式和特点等等。🙌面试感想：遇到了位好面试官，不太清楚的部分，面试官会进行讲解，从面试中发现了自己的很多不足。

1. 介绍一下 bge-m3 和 DBSCAN，以及它们各自的优势bge-m3 是一个面向检索场景的多功能 embedding 模型，它的特点不是单一做稠密向量表示，而是把 dense、sparse 和 multi-vector 几种检索能力统一到一个模型里。dense 表示负责语义相似，sparse 表示更接近关键词匹配，multi-vector 更适合长文档和细粒度匹配。这样做的好处是一个模型可以兼顾语义召回和词面召回，尤其适合知识检索、教育问答、题目匹配这类场景。DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法。它通过两个参数来定义簇：一个是邻域半径 eps，一个是形成核心点所需的最小样本数 mi...

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： ...

1. 自我介绍2. 多模态里的旋转位置编码是怎么落到二维视觉 token 上的二维视觉 token 不像纯文本那样天然是一维顺序，所以多模态里的 RoPE 通常不会直接照搬文本侧。常见做法是把二维位置拆成行和列两个轴，分别做旋转位置编码，再把两个方向的信息组合到同一个视觉 token 表示里。这样模型在注意力里不仅能感知“前后”，还能保留一部分“上下左右”的相对结构。真正难的不是公式本身，而是视觉 token 经过压缩、重采样、patch merge 之后，原始空间坐标已经不再一一对应。这个时候二维 RoPE 的设计就要和视觉编码器、projector 以及后续 token 压缩方式一起看，否...