写在前面：AI面试一般分技术面和行为面，大厂会有2~3轮技术面 + 1轮HR面。技术面以手撕代码 + 八股知识点为主，行为面主要考察项目经历和沟通能力。下面按模块整理高频题。1、机器学习基础请解释过拟合的成因以及你会如何处理？几乎每家必问。答题时要涵盖：正则化（L1/L2）、Dropout、数据增强、Early Stopping、降低模型复杂度等。BatchNorm 和 LayerNorm 的区别，各自适用场景？CV 方向 BatchNorm 更常见；NLP/Transformer 中 LayerNorm 是标配。能对比 GroupNorm 加分。梯度消失/爆炸是怎么产生的，有哪些解决思路？从...

本2硕9，简历里就写了一个点评和一个rpc，有点焦虑，hot100写过一遍感觉和没写一样，八股每天看，但是感觉有点看不下去，看一会就没劲，求骂醒目前才开始投，投了一个vivo，一个亚马逊，一个腾讯

目前这个简历投直接秒挂，想问问各位大佬哪里出问题了

现在找工作卷成这样，很多人简历上的实习经历看着特别厉害，又是独立负责项目，又是数据显著提升，又是产出重要成果。可真要细问几句，流程说不清楚，细节对不上号，逻辑也稀碎。 其实包装一点可以理解，但别把自己都骗了。真正有用的实习，是你真的参与、真的思考、真的解决过问题。全靠编出来的漂亮产出，面试一戳就破，入职之后也扛不住活。与其花心思美化简历，不如踏踏实实做点能拿得出手的东西，心里有底，说话才硬气。#你的实习产出是真实的还是包装的？#