百度前端一面 自动驾驶 武汉 (50min)

通过对网上公开的人工智能面试题进行处理和分析，统计出了常见的面试真题出现的年份、公司、出现概率等信息。帮助大家求职复习的时候，更有针对性。由于篇幅所限，这里仅列出前15题，答案和更多题目，可以看 八股精 网站1. 请讲一下Transformer的结构出现年份：2025,2024,2023,2022 | 出现概率：2.74% | 公司：金山, OPPO, 中国电信 等28家公司2. 请介绍Bert的原理出现年份：2025,2024,2023,2022 | 出现概率：1.37% | 公司：小米, 美团, 镁佳（北京）科技有限公司 等16家公司3. Transformer的流程是什么出现年份：202...

原来一面挂了，说是方向不匹配？新的约面过程还有点插曲。这个组的业务有意思，从来没听说过， 还有干这个的， 有点甲方的感觉。大部分时间再问项目， 基本没什么八股， 手撕很简单。【面试问题】1. 📌 请做一下自我介绍。2. 🔍 关于的课题：3. 🧠 在 Agent 框架下：• 调优重点放在哪一环节？• 各 Agent 的 prompt 是如何迭代优化的？用什么数据或指标判断是否继续迭代？4. ⚙️ 整个 prompt 优化过程5. 📊 xxx平台：7. 📦 关于xxx经历：• 举一个具体例子说明8. 🗂️xxx项目：• 项目初衷与需求来源？9. 📚 RAG 相关：• 从问题到查询关键词的逻辑如何设计？10. 🎯• 若去掉 RAG，会下降多少？• 除 RAG 外，对效果影响最大的环节是哪个？12. 🖥️ 编程题：• 非常规编程题， 但是写过的会觉得非常简单。连续几天，一天3、4个面试，累的腰疼了。我太想毕业了，求求offer了。

没开视频1.自我介绍2.问简历第一个实习：讲清楚用的模型和每个模块的输入输出和维度变化？实习项目用到的损失函数SI-SDR，公式怎么写，为什么不用MSE，和MSE有什么优劣？模型结构中有膨胀卷积，膨胀卷积和普通卷积区别，感受野怎么变化，优势是什么，为什么用？工作的难点在哪里？3.问了第二个项目对生成模型的理解，为什么用vae+diffusion的结构来做降噪？问我DiT和Flow Matching的区别？有点疑惑，感觉不大能比，和他说两者不同,一个是模型结构，一个是训练策略，然后说了DDPM,DDIM和Flow Matching。4.手撕topK, 用循环直接写了，O(KN)复杂度，后来想应该...

有没有柏楚电子软件测试组在职的牛友可以请问一下工作强度吗？日常要加班吗？