1. 为什么选择这个方法？是否尝试过其他 Baseline？效果对比如何？ 回答范例与解析（以选择 SAC 算法为例）： 在我的机械臂抓取项目中，我最终选择了**柔性动作评价（Soft Actor-Critic, SAC）**算法。   尝试过的 Baseline：  DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：由于是确定性策略，在具身连续控制中探索能力极差，极易陷入局部最优。 PPO (Proximal Policy Optimization)：虽然稳定，但作为 On-policy 算法，样本效率（Sample Efficiency）太低，在真实机械臂...

📍面试公司：神州信息 hr + 技术面💻面试岗位：java开发❓面试问题：hr：自我介绍、能否出差、意向地、工资、有无offer 技术：对着简历问，问简历里写的实习经历和项目经历的问题场景，没问八股。实习都是好几个月前的事了，答得依托🙌面试感想：预订面试15分钟，结果真的就面了这么长时间，时间一到就不继续问了，拷打实习经历不问八股是真的心里没底。