1. 如果让你设计一个 Agent 的规划器，怎么避免它每一步都重新规划，导致路径震荡？规划器不能每拿到一个 observation 就整体重算，不然很容易出现前一步刚决定检索，后一步又改成总结，再下一步又回去检索，整个执行路径会来回抖动。更稳的做法是把规划分成“全局计划”和“局部调整”两层。全局计划只定义阶段目标，比如信息收集、证据校验、结果生成；局部调整只允许在当前阶段内微调具体动作。另外要给 planner 一个明确的状态表示，比如当前子目标、已完成步骤、失败原因、剩余预算。如果没有状态约束，模型会把每次新 observation 当成全新任务来理解。线上一般还会加“重规划阈值”，只有在...

26届春招，学院本，双非硕秋招惨败，目前春招投了40家了，还没面试

最近影石秋招真的让我情绪反复横跳。原本已经决定放弃这家公司，但随着薪资不断上调，又让我重新燃起了冲一把的想法。整个面试过程下来，最大的感受就是——面试强度很高，几乎是全方位拷打，从项目细节到底层原理，没有任何水分。一面主要围绕项目深挖和工程能力展开，尤其是嵌入式系统、通信协议以及AI推理优化，细节问得非常深入，比如传感器数据处理、I2C/SPI底层机制，以及模型推理和性能优化等内容，基本每个点都能继续往下追问。二面则更偏向基础和底层能力考察，包括C/C++语言本身、数据结构、内存模型，以及一些算法思路，同时也会结合项目继续深入，比如推理框架优化、SIMD加速等，整体更考察理解深度而不是表面知识...