确实折磨这东西

一进超市就有好消息，一打开邮箱就有人谢谢我和跟我说抱歉，双非硕真没招了，一直在写测评笔试但是0约面

主包被拷打得体无完肤…这就是技术厂的强度吗？面试官看着很和蔼，就是问题相当刁钻，问得主包汗流浃背…1.怎么优化显存？2.transformer中的注意力机制、为什么用softmax、为什么用点积：余弦相似度不行吗？3.PT SFT RL的关系？可以互相替代吗？4.batch size调整过吗？lr有调整过吗？两者需要一起调整吗？5.LoRA原理？数学原理？6.文档去重？手撕代码（一道浅拷贝，一道hot100中等题）反问环节。主包太菜了觉得二面无望，没问进去能干什么，问了我应该如何改进… 总时长：1h20m

职位名称：三维重建算法实习生（3D Reconstruction Intern）公司：地平线工作地点：[可选：北京/上海/南京]实习时长：至少3个月，每周出勤≥4天（可协商）职位描述：地平线自动驾驶正在寻找对三维视觉与场景重建充满热情的硕士及以上学历实习生，加入我们的前沿视觉感知团队。你将参与基于单目、多视角或神经渲染的三维重建算法研发，推动自动驾驶、具身智能或数字孪生等场景中的高精度环境建模技术落地。岗位职责：跟踪并复现三维重建领域的最新进展（如 MonoDepth、MVS、DUST3R、MAST3R、VGGT 等）；设计并实现高效的深度估计、稠密重建或神经三维表示算法；在真实或仿真驾驶/机器人场景中验证重建质量与鲁棒性；探索三维重建与下游任务（如规划、导航、仿真）的协同优化；撰写技术文档，优秀成果可支持投稿至 CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS 等顶级会议。任职要求：硕士及以上学历，计算机、自动化、电子工程、数学或相关专业；扎实的深度学习基础，熟练掌握 PyTorch / TensorFlow 等框架；具备计算机三维几何基础，熟悉相机模型、对极几何、点云处理、体素/隐式表示等；在以下至少一个方向有深入实践或研究经验：单目深度估计（Monocular Depth Estimation）多视角立体视觉（Multi-View Stereo, MVS）基于Transformer的三维重建（如 DUST3R、MAST3R）视频或动态场景三维重建（如 VGGT、NeRF 系列）具备良好的代码工程能力与论文复现能力；在 CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR 等顶会发表过论文者优先；具备良好的沟通能力和团队协作精神。加分项：有自动驾驶、机器人或 AR/VR 相关项目经验；熟悉 CUDA、Open3D、COLMAP、PyTorch3D 等工具库；有大规模三维数据集（如 KITTI、nuScenes、ScanNet、Waymo Open Dataset）使用经验。我们提供：与顶尖算法团队共事的机会，接触真实场景的前沿问题；高性能计算资源（GPU集群）与丰富数据支持；实习表现优异者可转正或推荐至合作实验室/高校；具有竞争力的实习津贴与弹性工作环境联系方式**********

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