攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.为什么要用multi-head attention？3.PPO的clip机制？在线强化学习和离线强化学习有什么区别？RLHF是哪一种？4.为什么要用reference model? 为了解决什么问题？5.如何让多个agent协同工作的？举个具体的协同机制例子。6.如果一个agent误判导致策略冲突，如何处理？7.有没有用到类似AutoGen或LangChain的框架？为什么选这个框架？8.你是怎么设计agent的记忆系统？9.长期记忆如何存储？如果历史记录量非常大，怎么优化查询效率？10.你怎么处理响应速度与推理精度之间的tradeoff？是先召回再精排，还是单次生成？

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.yolo版本为什么是选v8不选其他版本，比如v5，yolov8最主要改进是什么.2.模型怎么转换的，从pth到rknn3.做过量化吗，比如说int8，fp16或32，混合精度，校准数据用了多少。4.整个延时多久，单个模型推理延时是多少5.鱼眼相机标定和激光雷达标定怎么做的6.介绍下点云下采样都有什么方法，体素滤波原理是什么。7.地面分割用的什么方法，介绍下ransac原理8.cloudcompare都用过什么功能9.你用的激光雷达帧率与线数是多少10.用pointpillars跑单帧点云耗时多久11.pcI可视化用的什么接口12.介绍下pointpillars算法原理，他和pointnet区别是什么13.指针和引用有什么区别14.说下opencv中深拷贝的接口15深拷贝和浅拷贝的区别

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.介绍实习2.召回量是多少?知识库有多大?3.怎么做embedding，用的什么模型?4.有检查过召/漏召吗?5.怎么保证微调的数据质量?评估用的什么模型?6.两轮GSPO的区别是什么?7.奖励函数设计，两轮训练的loss是怎么变化的?8.用了多少卡，多少数据量，训练时间，模型训练用的学习率，epoch等训练细节问题9.qps大概多少，上线后资源消耗

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2.介绍一下奖励函数的坍缩现象和问题3.离线强化学习和在线强化学习了解么？你的项目里是哪种？4.代码:onehot100的2d接雨水5. GRPO 公式？为什么公式里面 clip 了外面还要计算一次 mean 呢？6.讲讲qwen2.5vl, llama7.多目标优化奖励函数冲突，8.介绍一下 QKV 的计算？9.手撕MHA

最后悔的事就是拖延。总觉得简历没改好，项目没复盘好，想等“万事俱备”再投大厂。结果拖着拖着，提前批结束了，正式批也快截止了。硬着头皮投出去，才发现很多厂连HC都没了…机会真的不等人。

一面： 怎么解决的幻觉？为什么调用apilabel是否有相关性，有的话应该怎么做code：盛最多水的容器二面：code：2个有序列表的中位数问题主要是推荐相关，问了生成式推荐用大模型对item做语义embedding有什么缺点？统计：不均匀的硬币抛10次，7次朝上、3次朝下，下一次朝上的概率。极大似然估计

整体面试： 项目 + 手撕代码 + 算法问题前30分钟基本围绕项目问的Agent/Rag系统如何评估？如何构建评估的数据库？RAG系统中如何去存储数据库，如何向量化，如何匹配？算法是leetcode 240 常见题目了，面试官喜欢追问：如果有重复元素，要都找出怎么办？我回答了以后还让我想出更优的解法。手撕代码结束后，又问了几个算法问题：GPT 和 Bert的区别。介绍DeepResearchAgent框架有微调模型训练的经验吗

1.MMoE：基本逻辑，怎么处理多个目标不平衡的现象，怎么确定专家数量，极化现象怎么解决2.了解多少损失函数？Focal loss原理公式3.了解多少激活函数4.多目标模型有哪些？优缺点分别是什么？手撕：LC236. 二叉树的最近公共祖先、LC45. 跳跃游戏 II

主包今年在小米实习过一段时间，当时各种打探福利，小总结了一下，给需要的朋友们👀👀💰基础福利每年50r文具费用小米科技园C座医务室可以领取免费的药品每层都有医疗包，不小心磕碰可以随时拿取碘酒棉签、酒精棉片每层都有的双开门大冰箱元中心喜茶9折，科技园9.2折🍚美食篇：美味餐厅（我❤️烤鸭）自助机里的美味米乳科技园A座的小米咖啡

今晚做笔试的还有机会约面吗？有听说后面做笔试的会被认为来华为的意愿度不是很高.....