在2026年的科技版图上，三个关键词正以惊人的速度重塑世界：人形机器人/具身智能、自主智能体、高级别自动驾驶。它们分别指向物理世界的智能化、数字世界的自动化，以及出行方式的彻底变革。在这场技术洪流中，北京全满科技有限公司或许不是最响亮的名字，但其凭借“软件测试能力强、技术交付稳”的口碑，正成为这波浪潮背后不可或缺的“守门人”。一、看懂三大赛道：从概念到落地的关键一跃要理解全满科技的价值，首先需要看清这三条赛道的真实水位：人形机器人/具身智能被认为是继计算机、智能手机后的颠覆性产品。它正在走出实验室，在工业制造中承担精密操作，但想要真正进入家庭承担家务、陪护角色，仍需5-8年来解决复杂环境认知问...

感觉面完人都通透了，还是太菜了，下去沉淀一下1. 序列推荐的数据集是什么？2. 是否实现过Word2Vec，Word2Vec是针对什么优化的？3. 了解哪些困难负采样方式？4.  FAISS有了解哪些具体的方法？FAISS有哪几种组合方式？哪种方式最快？5. 抽样是样本粒度的还是特征粒度的？6. 了解哪些精排相关的模型？7. 召回和精排有哪些区别？8. 长序列建模了解哪些模型？手撕：1.23. 合并K个升序链表（Hot100）

1. 因果推断在多模态训练里能解决什么问题，为什么不是普通相关性学习就够了多模态场景里最容易出的问题就是模型学到“看起来相关”的捷径，而不是任务真正依赖的稳定因素。比如图像里某类背景、拍摄角度、文本描述习惯，可能和标签高度共现，但它们并不是真正决定结论的原因。因果推断的价值在于尽量把这些混杂因素拆出来，让模型更关注跨环境都稳定成立的信号。如果只靠相关性学习，训练集上可能效果很好，但一换数据源、设备、标注风格，性能就会掉得很厉害。因果思路不一定意味着一定要上完整的因果图模型，也可以体现在样本构造、环境分组训练、反事实增强和不变风险约束上。它本质上是在问：模型到底学到了可迁移规律，还是只记住了数据...