1. 为什么选择这个方法？是否尝试过其他 Baseline？效果对比如何？ 回答范例与解析（以选择 SAC 算法为例）： 在我的机械臂抓取项目中，我最终选择了**柔性动作评价（Soft Actor-Critic, SAC）**算法。   尝试过的 Baseline：  DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：由于是确定性策略，在具身连续控制中探索能力极差，极易陷入局部最优。 PPO (Proximal Policy Optimization)：虽然稳定，但作为 On-policy 算法，样本效率（Sample Efficiency）太低，在真实机械臂...

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

一股神秘的力量，我是不是被资本做局了

📍面试公司：快商通🕐面试时间：3.27 17:30-18.00💻面试岗位：agent全栈开发自我介绍完后，要求共享展示屏幕vibe coding。展示中问了个人vibe coding使用心得。简历项目的出处（竟然还要求我展示项目，直接说不在这个电脑），不依不饶抓着问项目的github，还好简历中有一个是真的。简历项目难点怎么解决的，怎么去找到难点并怎么通过vibe coding的形式解决的。然后问使用cursor ，trace cn，cc的使用感受和偏好。ps：面试真能锻炼人，现在整体就是一个很松弛的面试状态，要求展示vibe coding也没啥，感觉就是看你有没有软件和使用经验。