求视觉/机器人感知大佬

请做一下自我介绍自监督学习框架在项目中具体扮演什么角色？你是如何实现自监督预训练的？项目中提到的“频率选择策略”具体是如何提升计算效率的？特征提取为什么选择 ResNet50 网络？对比其他网络（如 VGG、MobileNet）有何考量？推荐系统中的样本（尤其是负样本）是如何进行采样的？（追问）负采样是采用了难样本挖掘（Hard Negative Mining）还是随机采样？棋盘识别是针对格子进行角点检测吗？（追问）除了角点检测，还有没有其他的识别方式？为什么选择霍夫圆检测算法？如果不选它，还有哪些替代方案？为什么在机械臂抓取任务中没有使用手眼标定？识别过程中的遍历操作会不会导致耗时过长？你平时 C++ 使用得多么？针对具身智能领域的相关知识（如抓取、感知）有哪些了解？（追问）机械臂的运动轨迹是如何规划或得出的？碎碎念：面试官全程不开摄像头，只问了项目没有考察其他方面果然还是凉了

📍面试公司：百度 文心一言🕐面试时间：2026.03.18💻面试岗位：大模型RL后训练❓面试问题：自我介绍，教育背景，项目经历项目介绍，基于大语言模型的信号灯控制，问题是什么，如何结合熵，怎么评测，指标结果如何强化学习理论内容，trust-range和PPO的关系PPO是off-policy or on-policy? on-policy为什么会有importance sampling，采样的策略模型和要训练的策略模型有偏差，重要性采样加以修正PPO的clip在优势A 正/负时 限制上/下届，A为正限制上届，A为负限制下届PPO的损失函数怎么计算的？广义优势估计是怎么计算？GAE中lam...

1.自我介绍2.具体讲讲你的项目和实习3.你接口测试是具体怎么做的？4.你觉得接口测试应该关注哪些点？5.你们之前公司是做什么业务的？UI自动化是通过什么具体实现的？6.UI自动化的八大定位7.分析一下这些定位方法的优劣？有哪些不同？8.你说说你们公司之前的dashboard的web页面你具体是如何通过python实现自动化测试的？9.python自动化测试你熟悉哪些框架？selenium和playwright框架你认为优劣是什么？你喜欢哪个？说说理由10.如果遇到业务变化，功能更新，页面有变化，你是如何管理你的自动化代码的？11.封装会哪些？怎么具体实现？分了哪几层？（拷打细节）12.你如何管理你的代码的？13.接口自动化你大概写了多少用例？有哪些接口？详细说说14.说一下你测试的一般步骤？会哪些测试方法？15.压测有做过吗？详细说说关注哪些要点16.AI了解多少？17.说说你做的agent解决了什么痛点？怎么做的？18.你对测试未来的看法？会被AI取代吗？19为什么不做开发？20.能实习多久？21.你现在是还在职吗？反问1.工作内容是什么？2.公司的部门结构是怎么样的？

很多人被问到这个问题时，第一反应是：“因为大模型本质上是概率模型。”这句话不能说错，因为在别的题目场景下，这句话可以作为引用证明试用，但在这个问题下肯定远远不够。面试官往往会继续追问一句：“概率模型怎么了？概率模型就一定会编吗？”如果你答不上来，那这一题基本就丢分了。1：模型从一开始就不是为了“说真话”大模型的训练目标其实很简单：预测下一个最可能的Token。但关键在于，这个目标和“说真话”并不是一回事。在训练过程中，模型从来没有被明确区分过“这句话是真的”还是“这句话是编的”。它学到的只是：在某种上下文下，什么词最有可能出现。因此，它掌握的是语言的统计规律，而不是对世界的真实建模。这就带来一...