还有比东风更短的面试吗

一面是技术面，问了数据结构的问题给定坐标x，y的若干个点，如何寻找距离最近的两个点。pytorch的相关八股，具体问题想不起来了。然后如果有yolo项目的话面试官会优先问，感觉很多面试官都会更偏好问YOLO的项目，如果做了的话建议好好背背相关八股。问的我是数据预处理流程，模型部署步骤之类的八股，不过我光顾着背改进原因了没背八股，建议想要应聘新点算法岗的牛友好好背背基础八股，感觉一面不怎么拷打项目，中心还是在八股吧。

紧密关注AI发展的你应该已经注意到了越来越多的平台和公司开始做AI智能体（Agent）。最近爆火的开源项目 OpenClaw🦞，更是把 “AI 能自己动手干活” 这件事推向了大众视野，让大家直观感受到：AI 正在从只会聊天的机器人，变成能独立执行任务的智能助理。不同于AI聊天机器人单纯的执行用户命令，智能体化身为能思考的“助理”，探索用户的需求、并针对需求自行思考并搜索用户需要的信息，比如你要求AI写周报，普遍AI可能只是写一段文字，而智能体可以回顾周工作记录——>总结工作重点——>排版——>发送给用户。也就是说，AI不仅能聊天，还能 参与信息分发和内容理解。实际上，在大厂...

1. 讲一下梯度下降的原理和它的几个常见变种（比如SGD、Adam），它们各自适合什么场景？◦ 追问：在实际训练中，如果发现损失函数震荡很厉害，可能是什么原因？怎么调整？2. 如何处理机器学习中的过拟合问题？除了增加数据，你还能想到哪些具体的技术手段？3. 解释一下Transformer模型中的自注意力（Self-Attention）机制，它的核心思想是什么？4. 如何评估一个分类模型的好坏？除了准确率，你会重点看哪些指标？5. 了解哪些常见的模型压缩或加速技术？（比如剪枝、量化、知识蒸馏）6. 在训练深度学习模型时，你是如何调试和定位模型性能不佳的问题的？7. 是否了解AIGC（生成式AI）相关的模型，比如扩散模型（Diffusion Model）？简述其基本思想。8. 将一个训练好的模型部署到线上服务，你会考虑哪些工程问题？9. 除了技术本身，你认为AI算法工程师在工作中还需要具备哪些重要的能力或意识？10. 你最近读过哪篇让你印象深刻的AI领域论文？简述它解决了什么问题。

1、自我介绍2、实习介绍, 遇到过什么困难,有什么提升3、如果现在就是开发的话，一般用什么 IDEPython 开发我一般用 PyCharm 或者 VS Code。如果项目偏工程化、代码量比较大、需要比较强的调试和项目管理能力，我更倾向用 PyCharm，因为它对 Python 项目结构、虚拟环境、断点调试、调用链查看支持比较完整。如果项目需要同时处理前后端、脚本、配置和容器文件，我会用 VS Code，因为插件生态更灵活，远程开发也比较方便。如果涉及服务部署和 Linux 环境排查，我也会结合终端、vim、tmux 一起用。4、项目介绍5、上线后出现 bug，一般怎么处理线上出现 bug 时...