最近收到一份特斯拉嵌入式岗位的 二面 面试投稿，这轮面试明显比一面更深入，问题更加聚焦在系统设计、架构能力和实际工程经验上。面试官不再满足于基础知识的考察，而是要求候选人能够从零设计一个完整的系统，比如OTA升级系统、Bootloader架构等。同时，对于项目中遇到的复杂问题，面试官会深挖整个排查和解决过程，考察候选人的问题分析能力和工程思维。从投稿来看，这轮面试的问题主要集中在：复杂问题排查、系统架构设计、通信协议深度理解、功能安全、性能优化等方向。难度明显提升，更看重候选人是否有独立解决复杂问题的能力，是否能够进行系统级的思考和设计。特斯拉嵌入式二面 面试题详细介绍一下你在项目中遇到的最复...

26届目前四百沟通，五个面试，已面三个感觉面试官都是不太想通过的样子，而且都是实习转正的回答卡一下就感觉不想通过。

在boss上投应届，有一个hr说经历太单薄，但是也不知道该添点啥了，就多加了一个项目经历，想看看大家建议

一、大语言模型基础1. 目前主流的开源模型体系有哪些？主流开源模型体系包括：LLaMA 系、Qwen 系、GLM/ChatGLM 系、Mistral/Mixtral 系、Baichuan 系、DeepSeek 系、InternLM、Yi 等。面试里建议从以下维度比较：参数规模（7B/13B/70B…）上下文长度（8K/32K/128K…）多语言能力工具调用能力（function calling / agent）推理成本与部署难度开源协议（是否可商用）2. Prefix LM 和 Causal LM 区别是什么？Causal LM：严格自回归，token 只能看左侧历史（下三角 mask）。Pr...