印象有点模糊了，题型包括选择题，填空题，还有两道大的简答题首先是选择题：考察了一些损失函数，还有NMS（非极大值抑制）的计算，clip的视觉和文本如何对齐，还考了几种transformer和原始的transformer的区别，强化学习的一些概念填空题：考察了kv cache相关的，sam的prompt有哪几种，还有什么双目摄像机用什么矩阵对齐，扩散模型的原理简答题：yolo和faster r-cnn的区别，使用场景是什么神经网络的量化和部署方式，剪枝策略，为什么这么做，有什么优势