学校比较次,老师上课讲方言,加上学校设备太过简陋(机房电脑开机需要十几分钟,还不能联网),专业是学校新开的,我们是第二届"智能科学与技术"专业, 老师只教理论,学院领导不允许外出实习,周围人都在准备考公,考研; 基于当时的环境也只能这样,没有人有先找工作的先例,太停滞于学生时代的思想,耽误了很多事情. 大三第一次实习之后才发现与同龄人差距这么大,犹如李鸿章第一次访美的感觉.之后,我脱离学校和身边同学的议论,做我想做的事情,走好自己该走的路,活出想要的人生!!!!

算法题：多头注意力，面试看会分头就给过。 底层：关注以下几个点，agent组，怎么训练？怎么搭连路？怎么构造工具？ 其中训练很有意思，尤其是agent强化训练，面试官直言，没有全量强化经验的人我们不要。针对reward设计（为什么这么设计？有什么用？能更快收敛还是更好效果？），超参数调优（什么图像意味着什么要做什么样的调整）问的很细。 上层：考察面试者的视野，讨论了最近的几项技术，比如env based的训练，快手的ARPO看过没～，你怎么看环境的搭建，你觉得long horizon的任务怎么结合环境训练？你用过verl搭环境训练吗？比如GSPO为什么重要？同比DAPO（面试官直说这就是个消融...