一面主要考察了基础八股（CAN协议、RTOS任务调度、volatile/const、内存管理、死锁、看门狗、Linux驱动、AUTOSAR基础等），二面整体难度明显上升，更侧重系统设计能力、车载软件工程实践以及对整车架构的理解深度。面试官会结合一面的项目继续深挖，同时引入更多车载场景下的工程问题。一面提到了你的项目，这次深入聊一下：如果把你的项目移植到车载域控平台上，需要做哪些改造？从硬件抽象、OS选型、通信协议、功能安全几个维度分别说一下。什么是域控架构？和传统分布式ECU架构相比，域控架构的优势和挑战分别是什么？零跑的整车电子架构你了解吗？Classic AUTOSAR的分层架构中，BSW...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

腾讯面试这个状态是啥意思

今天得空review了一下昨晚的笔试，AI研发方向的，整体上有一定的难度，感觉自己答得还可以吧，期待给个面试机会 20 道选择 + 3 道编程 + 1 道 Prompt，T1 签到，T2 贪心一眼秒，T3 是个数位 DP 有点东西，T4 Prompt 题考的是让 AI 算出租车费。 选择题概览 选择题一半 AI 一半 CS 基础，AI 方向的占比还是挺高的。 AI/Agent 相关的大概考了这些：Transformer 的 teacher forcing 训练推理差异、MHA/MQA/GQA 注意力机制对比、LangChain 和 LangGraph 的关系、ReAct 的机制边界、multi...