1. 自我介绍2. 介绍一个课内做过的算法项目3. 简历项目介绍4. 项目中遇到的困难，积累了什么经验？5. 用过什么 AI Coding 的工具？感觉怎样？6. 介绍一下你的 RAG 项目的创新点和经验7. 介绍一下你的多智能体项目的经验8. 你的编程能力和数学能力都很强，都获过奖，未来是否考虑转战算法岗？9. 对工作地的期望？10. 未来升学职业规划网易的面试官比字节等其他大厂的温和得多，压迫感也更小，全程回答的还算可以，没有卡壳，感觉这次有戏

从一月中到现在，最大的感悟是累、其次是不要怀疑自己

原来就算签了协议也是可以提前走的吗，有无有经验的前辈说说是真的吗

1. 自我介绍2. 多模态里的旋转位置编码是怎么落到二维视觉 token 上的二维视觉 token 不像纯文本那样天然是一维顺序，所以多模态里的 RoPE 通常不会直接照搬文本侧。常见做法是把二维位置拆成行和列两个轴，分别做旋转位置编码，再把两个方向的信息组合到同一个视觉 token 表示里。这样模型在注意力里不仅能感知“前后”，还能保留一部分“上下左右”的相对结构。真正难的不是公式本身，而是视觉 token 经过压缩、重采样、patch merge 之后，原始空间坐标已经不再一一对应。这个时候二维 RoPE 的设计就要和视觉编码器、projector 以及后续 token 压缩方式一起看，否...