跨维智能具身智能算法实习生面经 22min

大一在读，电子信息工程专业，计算机二级有必要考吗？要考的话哪个证含金量高！

近年来，机器人产业迎来爆发式增长，智能制造、物流搬运、服务机器人、无人配送、医疗康复等领域对机器人技术的需求不断扩大。作为嵌入式方向的从业者或即将进入行业的学生，机器人无疑是一个极具前景的“新机会”。机器人不仅需要硬件控制、实时系统、通信协议等嵌入式基础，还涉及传感器融合、运动控制、视觉识别、算法优化等多学科交叉内容，因此对嵌入式工程师的能力要求更高，但也意味着更广阔的发展空间。机器人行业的核心竞争力在于系统整合能力。一个机器人项目通常包含底层驱动、实时控制、上位机通信、传感器数据处理、路径规划与运动控制等模块。嵌入式工程师在机器人方向的优势在于对底层系统的理解更深、更能把控性能与稳定性。因此...

1.自我介绍；2.本科毕设项目介绍；3.Retinaface和Facenet的具体网络模型；4.Retinaface是如何检测人脸的，Facenet是如何识别人脸的；5.项目的创新点有什么，评判指标是什么；6.检测和识别用的时间，其中esp8266，mg996r分别是做什么用的；7.大模型量化比赛项目介绍；8.AWQ和GPTQ是什么；9.什么模型适合用AWQ，什么模型适合用GPTQ；10.其中最优的参数是怎么得到的；11.llm- benchmarker怎么用的，是什么评判指标；12.了解算子吗？（marlin kernel）详细说一下这个算子是什么；13.除了量化其他的方法了解吗？（压缩、减枝、LoRA）14.LoRA是什么；QLoRA是什么？为什么要用LoRA；15.具体的原理是怎么样的；16.如何将LoRA结合到TransFormer各个层？17.介绍一下TransFormer的架构；18.Encoder和Decoder是由什么组成的；19.MHA细节是怎么样的(QKV)，softmax是干什么用的；20.单头注意力和多头注意力有什么区别；21.为什么MHA下面要除根号d；22.潜在多头注意力了解吗，多头注意力的作用；23.FFN详细说一下；24.残差链接有什么用；25.Layer Normalization有什么用；26.Layer Normalization和Batch  Normalization的区别；27.Qwen3的基础架构是怎么样的；28.Qwen3和Qwen2.5相比有什么区别；29.Qwen3和DeepSeek有多少个头；30.大模型要训练出思维链应该如何训练；31.如何平衡精度和推理速度，怎么做trade off的；32.了解Agent吗，做过什么agent项目33.Dense模型是什么；34.MoE、MLA是什么，详细讲一下；35.LoRA的偏置矩阵详细说一下，为什么LoRA初始化A要正态分布，B要初始化为0；36.秩是什么意思；怎么理解；37.Qwen3哪里做的好；38.快手实习项目介绍；39.经纬恒润实习项目介绍；40.了解量化交易吗；41.你平时做交易是趋势还是阶段？

1、项目介绍2、讲述论文内容和细节3、对于模型训练过程中，如果出现样本标签数据分布极其不均衡，通常会采取什么方法来解决问题4、transformer的感受野encoder中是可以看到所有的token的，你认为感受野越大越好还是越小越好5、位置编码:sin cos，正余弦，bert可学习位置编码，rope相比于正余弦编码的优势6、欠拟合“和过拟合定义，通常如何解决?7、transformer的位置编码的基底是10000为什么设置100008、手撕:岛屿的数量