团子开奖了 节子里子你说句话啊

一面主要考察了基础八股（CAN协议、RTOS任务调度、volatile/const、内存管理、死锁、看门狗、Linux驱动、AUTOSAR基础等），二面整体难度明显上升，更侧重系统设计能力、车载软件工程实践以及对整车架构的理解深度。面试官会结合一面的项目继续深挖，同时引入更多车载场景下的工程问题。一面提到了你的项目，这次深入聊一下：如果把你的项目移植到车载域控平台上，需要做哪些改造？从硬件抽象、OS选型、通信协议、功能安全几个维度分别说一下。什么是域控架构？和传统分布式ECU架构相比，域控架构的优势和挑战分别是什么？零跑的整车电子架构你了解吗？Classic AUTOSAR的分层架构中，BSW...

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

1. 你做过的后训练项目里，最难解决的问题是什么2. SFT 数据你怎么构造，怎样避免模型被训练“油了”SFT 最大的问题不是量不够，而是数据风格太单一，最后把模型训成一种固定腔调：很会说、很圆滑、但信息密度低。构造数据时我一般会先按任务拆层，比如信息抽取、工具调用、复杂问答、拒答、安全、长文总结、结构化输出，每一层的目标都不一样。然后再做难度分桶，避免模型只见过简单样本。另一个关键点是负面风格清理。很多数据表面上没错，但非常模板化，比如“这是一个非常好的问题，让我们一步一步分析”，这类东西在少量数据里没问题，规模一大就会把模型带偏。所以我会专门清掉这种“高礼貌、低信息”的样本，保留更接近真实...