之前有人催着发智元嵌入式岗的面经，趁周末把一面二面一起复盘。我没上岸（二面挂），但题是真的、坑是真的。智元不用多介绍，这两年人形机器人/具身智能里热度最高的几家之一。嵌入式岗位明显偏运动控制+底层驱动方向，所以面试重底层、重实时性，软件框架那种花架子问得反而少。一面（电话技术面，约45分钟）我按面试官问的顺序大致归了下类，方便看，实际过程是穿插着来的。自我介绍static修饰局部变量和全局变量分别有什么影响？未初始化的全局变量和局部变量的初始值是什么？函数调用的开销在哪里？什么场景该用内联函数？硬件/底层一串你MCU用的是什么芯片？主频多少？Flash多大？为什么主频会影响MCU性能？除了主频...

本人用过caude code（不是很熟练)，但是平时ai coding比较少，主要是java后端，求助大佬，我应该从哪些方面准备面试呢，还有一个星期准备时间ps:一面过引流:字节，美团，腾讯，拼多多，小米，京东，转转，理想，快手，百度。

沟通了400多份，没什么人理，有一个还是还这种😭😭😭

1. 自我介绍2. 智能合同审阅平台里为什么要同时使用向量检索和全文检索？单一检索方式为什么不够？答案：在合同审阅场景里，用户的问题或者待审条款通常不是简单关键词匹配，而是存在大量语义相近但表达不同的内容，比如“提前解除合同”“单方终止协议”“无责解约”语义接近，但关键词并不完全一致。如果只用全文检索，比如 Elasticsearch 的 BM25，优点是关键词匹配精确、可解释性强，对合同编号、金额、日期、公司名称、条款标题这类结构化或半结构化字段效果很好。但它对同义表达、语义改写、隐含风险点的召回能力较弱。如果只用向量检索，优点是语义召回能力强，但是容易召回一些语义相似但法律含义不完全一致的...