1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...

主播27号面完，到现在还显示这个是不是要挂了啊

26届春招，学院本，双非硕秋招惨败，目前春招投了40家了，还没面试

面试官背景为 NTU 博士、传统控制出身，问询极细，按项目维度拆解如下： 1. 强化学习规划项目  数据获取： 仿真数据集是如何获得的？ 算法鲁棒性： 是否会出现陷入局部最优的情况（如死胡同无法脱困）？ 仿真建模： Gazebo 仿真中为什么要选择使用差动模型（Differential Model）？  2. VLN（视觉语言导航）项目  技术实现： 三维重映射（3D Remapping）的具体实现方案。 性能评估： 实际运行效果如何？ 实机部署： 模型是否支持在真实机器人硬件上运行？如果可以，推理/运行速度表现如何？  3. 机器人操作项目  全身控制（WBC）： WBC 具体实现了哪些任务...