双非的理想

📍面试公司：蔚来🕐面试时间：2026.03.16💻面试岗位：大语言模型强化学习算法实习生❓面试问题：自我介绍项目经历1，拷打项目动机，方法细节，评测方式，遇到的难点和解决方式，提出的方法为什么有效强化学习算法理论基础，介绍PPO算法，算法计算公式，优点，训练流程，介绍GRPO算法，特点，优势有关强化学习算法的代码库，TRL，VERL，Ray等询问对于Agentic RL 的认识，其中可能存在的难点，答了算法侧的稀疏奖励问题和工程实现上各类工具的稳定性编程题，word1->word2的最小操作次数🙌面试感想：自我介绍吟唱时间太长，适当压缩为教育背景，研究背景，项目/实习经历的简单介...

大佬帮我看看吧：我大二下学期有一段暑假实习，中小厂应该算，但是也没有参与核心业务，但是在有人带的情况下，写了个小项目（未完善），打算把它作为实习项目，但是简历上实习这个不太会写……我也知道star法则，但是如何包装……现在我的简历像是罗列技术栈……然后我的项目经历也是很标准的黑马点评，我要不要再做一个新的项目加到这个项目经理里面？？还有什么可以优化的都可以指出，我虚心接受并整改，多谢大佬们了！

算法才刚开始，有希望通过吗😭

1、自我介绍2、项目深挖3、如果让你设计一个 Agent 的评测体系，你会怎么做Agent 的评测不能只看最终回答像不像，因为很多场景里最终答案看起来没问题，但中间过程其实已经错了。真正可用的评测体系应该至少覆盖三层。第一层是结果评测，也就是任务有没有完成，最终输出是不是符合目标。第二层是过程评测，要看任务拆解是否合理、工具是否选对、参数是否正确、执行顺序是否稳定。第三层是系统评测，要看延迟、成功率、重试率、单次成本、异常恢复能力这些工程指标。如果是线上系统，我会把评测拆成离线和在线两部分。离线阶段构造标准数据集，做固定样本回放，评估规划正确率、工具调用成功率、任务完成率和输出质量。在线阶段则...