海康 一面 AI算法

岗位是算法工程师，强度如何？加班严重不，面试时领导说他们在做机器狗，属于自研吗

AI越来越普及的情况下，已经出现在很多丰富的场合：写代码、做对话、生成图片、信息咨询......大部分是以“创造”的角色出现，但在一些更“严肃”的场景里，AI承担的角色其实完全不一样——不是去创造，而是去判断、筛查、甚至“拦住风险”。比如支付和金融场景，这种场景下就会有我们都能预料到的问题：每一笔交易、每一次行为，都有可能隐藏风险。今天我们要说的合规AI机器学习算法工程师就在做这件事。相比“提升模型能力”，它更关注的是：如何用AI，在复杂业务中识别风险，并让系统做出正确判断。一天一个AI岗位介绍，今天我们要拆解的是合规AI机器学习算法工程师。🧩 主要工作内容：用AI建立一套“风险识别系统”从...

攒攒人品！ 1.项目拷打2.vision-language 对齐是 joint embedding 的？，那做了哪种对齐？有做 hard negative mining 吗3.所有视角共享 encoder 吗？如何防止view collapse？4.semantic space是如何保证cross-modal consistency的5.用diffusion model做动作策略，是怎么建模action space的6.如果多个diffusion模型组合，用了 gating 机制还是 uncertainty-aware ensemble？那 uncertainty 是怎么量化的？有对比过 epistemic 和 aleatoric 吗？7.怎么防止action drift？有没有引入 consistency regularization或者temporal smoothness loss？8.在surgical robotics里policy failure cost 很高，是怎么做risk-aware training 的？有没有加入 CVaR loss10.模型泛化能力是靠数据多样性还是结构归纳偏置？能列出你设计中的 inductive bias 吗？对 unseen 手术任务怎么泛化11.surgical scene 变化很大，怎么办12.你说MAE 是做关键帧 reconstruction，那帧选择怎么做？具体打分逻辑是怎么样的13.有没有做 token-level saliency analysis？你怎么知道模型真的关注了 surgical tool 而不是 background？部署是在 ARM 上还是 X86？有没有模型并行？多线程和多进程各负责什么14.做多模态感知融合时，视觉、语言、触觉（如果有）延迟不同，怎么对齐的15.整个pipeline的E2E latency是多少？瓶颈在哪你说中间用了 LQR，你 gain matrix 是 constant 吗？有没有做 gain scheduling？基于什么指标调的16.控制系统稳定性你怎么保证？有没有做过 Lyapunov 函数证明17.做过 trajectory optimization 吗？是基于 collocation 还是 direct shooting18.假设你有个 policy 输出波动很大，你会考虑在 policy 层加高通滤波器还是在 loss 层加 penalty？为什么？19.diffusion policy 是连续动作空间，那你是建模 joint distribution 还是 marginal20.语言指令不是 deterministic 的，你们是直接用 language embedding 吗？有没有考虑language-conditioned latent variable model？

1. 你做过的 Agent 项目里，Agent 和普通问答系统最大的区别是什么？普通问答系统更多是输入一个问题，模型生成一个回答，核心在回答质量。Agent 更强调任务闭环，不只是回答，还要规划步骤、调用工具、拿到结果、根据结果继续下一步，最后把任务完成。也就是说，问答系统重点是“说”，Agent 重点是“做”。如果项目里接了数据库查询、知识库检索、接口调用、审批流或者脚本执行，那基本就已经不是单纯的聊天系统了。2. 你怎么理解 Agent 的核心组成？一个完整的 Agent 一般包括模型、Prompt、工具、记忆、规划、执行控制这几部分。模型负责理解和推理，Prompt 负责约束行为，工具负...