具身算法简历求鞭打

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想试试我多不?部门核心,转正概率很高,感兴趣点我主页了解详情,直推到部门哈
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发布于 03-29 16:54 上海
牛的啊,看看我们这里的具身算法,ai岗扩招,稳,我可以帮你tui
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发布于 03-23 17:16 天津
项目经历关键业绩可以标粗,方便筛选
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发布于 03-23 16:31 河北

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攒攒人品! 1.项目拷打2.vision-language 对齐是 joint embedding 的?,那做了哪种对齐?有做 hard negative mining 吗3.所有视角共享 encoder 吗?如何防止view collapse?4.semantic space是如何保证cross-modal consistency的5.用diffusion model做动作策略,是怎么建模action space的6.如果多个diffusion模型组合,用了 gating 机制还是 uncertainty-aware ensemble?那 uncertainty 是怎么量化的?有对比过 epistemic 和 aleatoric 吗?7.怎么防止action drift?有没有引入 consistency regularization或者temporal smoothness loss?8.在surgical robotics里policy failure cost 很高,是怎么做risk-aware training 的?有没有加入 CVaR loss10.模型泛化能力是靠数据多样性还是结构归纳偏置?能列出你设计中的 inductive bias 吗?对 unseen 手术任务怎么泛化11.surgical scene 变化很大,怎么办12.你说MAE 是做关键帧 reconstruction,那帧选择怎么做?具体打分逻辑是怎么样的13.有没有做 token-level saliency analysis?你怎么知道模型真的关注了 surgical tool 而不是 background?部署是在 ARM 上还是 X86?有没有模型并行?多线程和多进程各负责什么14.做多模态感知融合时,视觉、语言、触觉(如果有)延迟不同,怎么对齐的15.整个pipeline的E2E latency是多少?瓶颈在哪你说中间用了 LQR,你 gain matrix 是 constant 吗?有没有做 gain scheduling?基于什么指标调的16.控制系统稳定性你怎么保证?有没有做过 Lyapunov 函数证明17.做过 trajectory optimization 吗?是基于 collocation 还是 direct shooting18.假设你有个 policy 输出波动很大,你会考虑在 policy 层加高通滤波器还是在 loss 层加 penalty?为什么?19.diffusion policy 是连续动作空间,那你是建模 joint distribution 还是 marginal20.语言指令不是 deterministic 的,你们是直接用 language embedding 吗?有没有考虑language-conditioned latent variable model?
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一、面试现场最常让手写的代码(高频必背)1. 路径/轨迹规划基础- A* 或 JPS 伪代码(C++/Python)- RRT / RRT* 极简实现(必考)- 栅格地图路径搜索、碰撞检测逻辑2. 机器人运动学(必问)- 多自由度机械臂正运动学(DH + 齐次变换)- 数值逆运动学(阻尼最小二乘 DLS)- 雅可比矩阵计算、奇异值判断- 自碰撞检测逻辑(面向人形/双足/多关节)3. 最优化基础(岗位核心:姿态最优)- 简单二次规划 QP 伪代码- 梯度下降 / 牛顿法求解姿态最优目标函数- 带约束优化(关节限位、避障、姿态平滑)4. 基础避障算法- 人工势场法(APF)- 动态窗口法 DWA 思路 + 伪代码- 基于距离场的碰撞规避逻辑5. 轨迹平滑- 五次多项式轨迹插值- B 样条 / 贝塞尔曲线- 最小 jerk / 最小加速度轨迹优化二、岗位核心专项:全身规划 & 通过性(重点准备)1. 全身运动规划(Whole-Body Planning)- 基于 QP 的全身控制伪代码- 浮动基机器人动力学简化(能讲+能写公式代码)- 重心优化、零力矩点 ZMP 简化计算2. 通过性(Passability / Navigability)- 地形评估、可达区域判断- 姿态自适应调整代码逻辑(爬坡、越障、台阶)- 多约束下姿态最优求解流程3. 姿态最优求解- 目标函数:能耗最小、姿态平滑、重心最低- 约束:关节限、碰撞限、视野/任务约束- 调用 OSQP / NLOPT / IPOPT 等求解器的代码模板三、Learning-Based 规划(加分但必准备)面试官不问代码也会问思路,最好能写极简示例- 简单强化学习:DQN/PPO 极简网络结构- 模仿学习:行为克隆(BC)极简训练+推理代码- 学习预测:简单 LSTM/Transformer 状态预测伪代码四、工程化 & 框架能力(面试官非常看重)1. 规划框架设计(C++)- 规划器基类 + 派生结构(AStar/RRT/MPC)- 线程安全、数据队列、回调机制- 模块解耦:感知→地图→规划→控制2. 仿真相关代码- MuJoCo / Gazebo 环境交互- 机器人状态读取、轨迹下发、碰撞回调- 批量测试、自动化评估脚本(Python)3. 常用开源库使用(必须会写调用代码)- OMPL 规划器调用- NLOPT / OSQP / qpOASES 求解器- Pinocchio / KDL 运动学动力学- Eigen 矩阵运算、SVD、雅可比五、如果时间紧,优先准备这 8 套代码1. RRT*(必背)2. 数值逆运动学(DLS)3. 雅可比与冗余机器人零空间优化4. 五次多项式轨迹5. 简单 QP 姿态最优求解6. A* 路径规划7. 全身规划优化伪代码8. 学习型规划(BC/PPO)极简示例银河通用目前有需求,招算法职位,地点北京和深圳,有兴趣接触可以私聊
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