9.25-tap4fun-一面

1. 自我介绍2. 用Hive还是Spark,比较了解哪个3. spark问题定位流程，以及解决方法4. 现在有一个任务跑的很慢，你如何去定位5. 介绍一下广播和Shuffle的区别，以及Shuffle为什么会比广播慢？你这里面之前说到的大部分都是在数据传输上，包括涉涉及到一些网络会导致它传数据量大比较慢嘛。6. Shuffle将各个节点的数据传输到另一个节点之后，会做什么操作呢？7. 小文件导致任务运行缓慢，是在Spark读的环节还是哪个环节？8. 用过二级分区吗？用Spark写Hive二级分区时有没有遇到过什么问题？9. flink的滑动窗口，以滑动窗口为例子啊，就是每5分钟统计过去一小时的那个行为流水，100万一分钟的，然后你5分钟去输做这种滑动窗口所计算的时候，怎么去预估它可能会产生多大的输出，以及计算量。10. flink 的就它发完了，它在重写的时候有个问题，我想问一下。它能基于checkpoint，我们可能说是checkpoint来重启嘛。那我数据从kafka里面消费的时候，我们可以某个精确到某一秒的时间点，能回溯对应的数据吗？11. 那有没有哪里有性能问题？换一种更好的方式写的话，你会怎么写？12. 如何优化你写的这两个sql13. 这两段sql在spark里面是如何运行的

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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