小米具身智能算法岗实习一面

阿里：通义实验室 / 千问事业部（大模型基座 + 多模态）、AI Agent 优化岗（新增核心方向）理由：AI 岗占比超 80%，覆盖全技术链，实习转正率高，通义大模型落地场景丰富。腾讯：AI 工程架构 / 大模型应用（多业务线渗透）理由：技术扩招 36%，AI 场景覆盖社交、云、游戏，工程化能力突出。蚂蚁集团：AI 搜索 / 具身智能 / AI 安全理由：技术岗占 85%，70% 为 AI 岗，聚焦大模型与产业落地，生态资源独特。智谱 AI：大模型全流程研发（背靠清华 KEG 实验室）理由：GLM 模型口碑出圈，能参与数据清洗到 RLHF 全流程，技术氛围纯粹。百川智能：中文大模型优化（王小川领衔）理由：融资到位，中文场景落地能力强，兼顾技术打磨与商业化。深势科技：AI + 生物医药 / 材料（AI for Science 标杆）理由：细分赛道领跑，用 AI 加速科研，技术创新性强。

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： ...

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？

刷到这个话题必须来波硬货，前前后后研究了上百家公司，把2026年值得冲的AI公司，按梯队整理成了完整清单，从大厂到独角兽，从通用赛道到垂直领域，应届生、实习生、转行党全适配，找AI工作的牛友直接抄作业！第一梯队：全栈AI巨头｜平台大、资源足、抗风险能力拉满这一档是国内AI全产业链布局的绝对龙头，技术沉淀深、业务场景全、校招体系完善，适合想稳扎稳打、系统成长的应届生，也是AI行业的硬通货。字节跳动核心AI方向：豆包大模型、AI Agent、多模态AIGC、AI安全、火山引擎AI基础设施推荐理由：国内C端AI用户规模最大的厂商，豆包生态已经形成完整闭环，AI相关岗位占比超90%，校招hc充足，薪资...