24秋招，材料，硕士

因为在校期间的经历，个人确认对散热、汽车领域有深入研究的工作兴趣，有没有愿意给个面试机会的，走过路过不要错过~

开启新副本:暑期实习全攻略相信很多人都知道，第一份实习/工作对于日后的发展尤其重要，在职场上接触的第一个 leader，也会对未来的工作思维、工作态度产生重要的影响。因此第一份实习，可不能随便找个兼职糊弄一下就过去了。那么在选择企业实习的时候，我们应该做些什么呢？事实上，博主自己也是最近才找到实习，没有办法以长远的眼光来判断这个实习究竟对自己未来的作用有多大，所以这里仅仅是谈一下我自己所做的一些准备，以及我自己在找实习过程中的感悟和想法。明确你所处的阶段明确你所处的阶段是指，先看看你现在到底是要找暑期实习还是秋招。相信很多要找实习/工作的同学都听说过“金三银四”、“金九银十”这样的词，也有很多...

看了大家不少面经，我也发发面经攒人品✉️投递：3.18💬面试：一面 3.23 二面 3.25 三面 4.3 HR面 4.13📝offer：4.21🎙️我的感受：我由于测评不高，面到HR面的时候非常的焦虑，很怕因为测评给我挂了我投的淘天全挂了，可能就是因为测评不行吧总体下来阿里的面试官还是挺尊重的，拷打的很详细bg：双九，一段小厂对口实习面试主要内容狠狠拷打简历，实习内容，问的非常详细，会问到你负责了什么，用了多少张卡，学习率怎么样，训练了多久，用了多少数据，数据是怎么准备的，显存占用怎么样场景题：如果我目前有一个数字人的模型，我想训练成只生成一个人的，可以怎么做你看过什么别的 SOTA 模型的 ref image 注入方式，有什么优劣八股：如何判断模型是否收敛如果训练的时候梯度消失或者爆炸，你怎么解决如何系统判断是否训练完成，特别是在视频生成模型中有哪些常见的蒸馏方法LoRA 微调的原理DiT 的框架流程，如何时间注入，讲一讲 AdaLN讲一下 flow Matching，原理，优势现在为什么大家都用 RMSNorm 而不是 LayerNormAdam 和 AdamW 的原理，有什么改进手撕：1. 二叉树的右视图2. 非 hot 100，滑动窗口3. 扎破所有气球的最少箭数暑期实习还是太折磨了，我面了好多场，一直在泡池子。。。腾讯二面给我泡了13天然后挂，米哈游一面挂，快手简历挂。。。看到身边同学都拿到offer了，那是一个焦虑啊，本来都想转日常了。最后总算是有一个结果了

Q1：⼀句话说明什么是 AI Agent？答案：AI Agent 是以⼤模型为认知核⼼，结合规划、记忆与⼯具调⽤，能在多步交互中根据环境反馈持续决策并完成任务的系统；其本质是 闭环的感知—思考—⾏动 循环，⽽不仅是单次⽂本⽣成。Q2：为什么说 Agent = LLM + Planning + Memory + Tools？缺⼀块会怎样？答案：缺 Planning：容易变成「只会接话」的聊天，⻓任务易跑偏或⼀步登天完不成。缺 Memory：⻓对话会丢线索，多会话⽆法延续⽤户偏好与任务状态。缺 Tools：只能「空谈」，⽆法查实时信息、执⾏代码、改系统状态。LLM 仍是中枢，但单靠 LLM 没有外...