TP普联，我和你拼了！😅

依旧boss上约的，依旧薪酬和base在我理想范围内就投了，一个小时后就约面了不过base在北京，我不太喜欢，会期望薪资和工作强度之类的待遇更加优秀，才会考虑北京不过也轮不到我这小卡拉米来挑，嘻嘻2026/3/4 一面 30min：1. 没让自我介绍，简单交流后就直接聊项目了，面试官的意思是边讲边了解边考察2. 介绍一个做得最扎实的项目，主包也没什么项目，就讲了本科毕业设计然后就开始日常吟唱项目了，谁曾想面试官对主包的圣遗物项目的大致流程和细节都清清楚楚，我勒个豆这下遇到高手了，施法直接被打断！然后面试官问了工程细节的问题，比如体素化的gpu并行实现？体素大小设的多少，想没想过调整？... 以及最后实验结果的解析，能记得的我都答了答（最后也说了因为是应届所以工程细节不了解也没关系）3. 然后稍微聊了聊硕士期间研究实习的项目，这一块也提了相应的情景题/反例来考察4. 对端到端的了解，传统的感知，在端到端中是否还有存在的意义？或者说是什么地位？ 按理解说了5. 对世界模型/VLA这些的了解和认识？ 不算太了解，讲了下我的认识6. 反问——先确认了对方身份，好像是智驾这块的负责人（不完全确定，我可能理解错了）——主要业务是怎样的？——应届生的培养？——长期的发展规划？了解到对应届生是非常重视的，不会出现工作重大变动或者工作内容前后不搭，会有稳定的成长空间7. offer情况？薪资偏好？base选择？ 依旧答了主包最爱的年包40w+，base随意8. 聊天两分钟面试官还大致传授了一下个人对智驾行业的理解，给主包规划职业发展方向面试官最后还说会更喜欢学历高的应届同学，更有潜力面试氛围非常好，面试官虽然是大手子，但是也非常平和，没有考察代码和八股，感觉面试官输出的内容比主包还多... 可能我不是招收目标吧总结来说，面试官认为主包的自驾经历偏浅薄偏古老，但作为应届生无可厚非，值得培养，公司的氛围和文化非常积极，不知是否有缘无份，即使挂了也算是一场有收获的面试

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 数采原理2. rtc原理，rtc有哪些重要参数，t和s的关系，怎么计算3. ppo原理，同策略和异策略有什么区别，ppo属于哪种？4. 重要性采样是什么，为什么ppo要用重要性采样？5. GAE公式里，当λ＝0.95时，第10步的TD残差权重会衰减到多少？假如灵巧手抓取任务中，需要精确控制最后1秒的动作，这个λ值是否合理？假如不合理调整的思路是什么5. 仿真中用ppo训练四足机器人行走，policy loss震荡剧烈但valueloss稳定下降，说一下可能的原因

感觉良好，发下面经攒攒人品八股:RL：1.说一下策略梯度公式2.为什么可以对期望求导3.如何解决方差大的问题4.baseline为什么能降低方差，引入后会不会产生偏执？5.简单介绍一下Baseline类型6.机械臂抓取用什么baseline规控mpc：1.问：说一下MPC的原理，和LQR PID有什么区别2.MPC实时应用中如何保证求解速度，求解失败怎么办求解速度：１.先考虑非线性转换成线性和凸优化２.优化求解器选择，如果是小型 QP且快速响应的话一般来说，会用 qpOASES，如果是稀疏的大规模 QP（比如自动驾驶的 MPC），OSQP 更合适3.  算法代码上优化，稀疏矩阵和并行计算

非常有挑战性且开放的一次面试，无八股无手撕1. 假如让你从零构建一个 vla 模型 你对他的架构的设计是怎么样的？为什么2. 假如让你写一篇 vla+rl 的 综述，你会怎么写3. 你怎么看 vla 大模型 和 世界模型两条 具身智能的技术路线4. 你对vla模型的改进有哪些？5. 你认为从长远来看 vla 可以有哪些工作可以做来克服具身智能的挑战。