安克 具身智能算法面经

对具身机器人系统算法部署和落地应用开发十分感兴趣，个人软硬件工程能力都比较强，既能快速部署算法，也能快速开展新方案验证，求各位佬们推一推，以及对简历给些建议

1. 自我介绍2. vector 的底层实现原理是什么？扩容时发生了什么？答：vector 本质是一块连续的堆内存，维护三个指针：指向数据起始位置、指向当前末尾、指向分配内存的末尾，分别对应 size 和 capacity。扩容过程：当 size == capacity 时，继续 push_back 会触发扩容申请一块新的更大的内存（通常是原来的 1.5 倍或 2 倍，不同实现不同）把原来的元素全部移动（或复制）到新内存释放旧内存更新内部指针关键点：扩容后所有迭代器、指针、引用全部失效，因为底层内存地址变了扩容是 O(n) 操作，但均摊下来每次 push_back 是 O(1)如果提前知道大小...

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. 必须熟悉 DDPG 、 PPO 、 TD3 、 SAC 等算法的原理和区别。 这四种算法是连续控制（如机器人控制）中最常用的深度强化学习算法。 PPO (Proximal Policy Optimization)   原理：PPO是一种同策略（On-policy）的策略梯度算法。它使用截断（Clipping）机制限制新旧策略的更新步长，防止策略更新“翻车”。   核心公式：    数值计算示例： 假设在时间步 ，GAE计算出的优势函数 （正数，说明这个动作很好）。 设定截断超参数 。 如果新网络过于激进，导致新旧策略概率比 （新策略采用该动作的概率是旧策略的1.5倍）：   原始目标： ...