长光感谢信

写在前面：AI面试一般分技术面和行为面，大厂会有2~3轮技术面 + 1轮HR面。技术面以手撕代码 + 八股知识点为主，行为面主要考察项目经历和沟通能力。下面按模块整理高频题。1、机器学习基础请解释过拟合的成因以及你会如何处理？几乎每家必问。答题时要涵盖：正则化（L1/L2）、Dropout、数据增强、Early Stopping、降低模型复杂度等。BatchNorm 和 LayerNorm 的区别，各自适用场景？CV 方向 BatchNorm 更常见；NLP/Transformer 中 LayerNorm 是标配。能对比 GroupNorm 加分。梯度消失/爆炸是怎么产生的，有哪些解决思路？从...

这几天疯狂在boss直聘和应届生上投简历，结果一个回复都没得，是不是简历有啥问题😭，主要投的都是产品岗，求友友们帮忙看看

就是觉得好漂亮，可能是配色？

一、 研究方法论与工程实践 在技术面试中，针对论文和项目的挖掘通常聚焦于逻辑闭环与工程落地。 1. 论文深挖要点  研究动机（Motivation）： 明确为什么选择该方案。例如，在动作生成策略中，单步生成（Single-step）相比多步自回归（Autoregressive）在实时控制中的延迟优势。 消融实验（Ablation Study）： 验证每个模块的有效性。 安全与鲁棒性： 如 VLA（视觉-语言-动作）模型面对对抗性攻击（如 Backdoor attacks）时的防御机制与数据构建。 学术质疑准备： 预演关于 Baseline 选取、泛化边界及 Sim-to-Real 损耗的回答。...