卡尔动力二面相隔的时间很长，而且都没有手撕，面试官都非常好，探讨了许多开放性的问题，学习到了很多，就是似乎不往下推进了一面09.031. 模型的泛化能力是如何评估的？效果如何？2. 持续学习的现实意义，应用场景3. 主动学习4. 车辆的尾灯信息的利用5. 预测和规划接口的设计，多模态的承接能力6. 轨迹和意图是对应的吗？7. 上游发了两条轨迹，下游是同等的使用，那么这两条轨迹有没有什么意义，区别呢？8. waymo交互预测9. AI-Planner数据的来源 10. 基于规则系统提供真值是否合理反问：1. 在卡车1带多的业务模式下，轨迹预测与普通的会有什么区别吗？2. AI-Planner的情况二面09.201. scene-centric精度差的原因？以及可以优化的地方？2. sceneTransformer3. 交互，一致性预测GameFormer如何做的？4. 优化目标和评价指标本身需要那些改动？5. 在scene-centric的情况下，如何提升agent-wise的指标，即单个agent的minADE与minFDE6. 损失的设计方式，拉普拉斯分布或则高斯分布的损失设计区别7. 预测和规划如何更好的去做协作，下游需要什么形式的多模态的定义8. 多模态有哪些类型？9. 下游如何更好的去使用这些多模态的信息？10. 基于规则已经能够解决的话，需要用模型去解决什么问题呢？11. 直接输出一条替代完整planning系统的轨迹存在问题，那这个问题可能是什么造成的呢？可以从哪些方面去做优化呢？反问：1. 预测和决策如何联合的？#你都收到了哪些公司的感谢信？##自动驾驶##卡尔动力#
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