写在前面：AI面试一般分技术面和行为面，大厂会有2~3轮技术面 + 1轮HR面。技术面以手撕代码 + 八股知识点为主，行为面主要考察项目经历和沟通能力。下面按模块整理高频题。1、机器学习基础请解释过拟合的成因以及你会如何处理？几乎每家必问。答题时要涵盖：正则化（L1/L2）、Dropout、数据增强、Early Stopping、降低模型复杂度等。BatchNorm 和 LayerNorm 的区别，各自适用场景？CV 方向 BatchNorm 更常见；NLP/Transformer 中 LayerNorm 是标配。能对比 GroupNorm 加分。梯度消失/爆炸是怎么产生的，有哪些解决思路？从...

最后还是去鹅了，选来选去也没什么可选的，暑期到现在也就字节跟腾讯给了面试，腾讯很快就过了，业务一般，身边很多人劝留在手子，但是还是想试试新的机会，纠结来纠结去，其实也就是一份工作而已，自己之前把它看得太重了，希望之后能放轻松对待吧。timeline3.12一面3.16二面3.23三面，面完直接转HR面3.24HR面，面完直接转录用评估3.25oc

是我写的代码太烂了吗

1. 为什么选择这个方法？是否尝试过其他 Baseline？效果对比如何？ 回答范例与解析（以选择 SAC 算法为例）： 在我的机械臂抓取项目中，我最终选择了**柔性动作评价（Soft Actor-Critic, SAC）**算法。   尝试过的 Baseline：  DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：由于是确定性策略，在具身连续控制中探索能力极差，极易陷入局部最优。 PPO (Proximal Policy Optimization)：虽然稳定，但作为 On-policy 算法，样本效率（Sample Efficiency）太低，在真实机械臂...