秋招的第一次面试0815，当时还在公司实习，也没有太过多准备，很多东西回答的都不是很好；提前批挂了之后正式批也是直接简历挂1. 详细讲讲量产模型与MultiPath++与VectorNet模型的区别和改进？2. 交互用的是什么？MCG与cross-attention的区别？3. 地图的建模是如何的呢？4. 一个元素8个点，表示较短的道路来说是足够的，但是如果是表示较大的路口是不是不太够呢？    ⅰ. 会不会出现地图元素的失真呢？比如对于一个polygon进行降采样，可能会使得某些角落失真。    ⅱ. 这会不会影响一些道路的硬边界失真，使得车辆穿过的问题？会有些后处理的规则或则添加模型的loss直接约束呢？5. 预测模型的loss会有哪些？  a.  轨迹xy序列与真值的loss  b. 概率的loss是如何定义和训练的？  c. 意图的loss是如何定义和训练的？  d. 交叉熵损失和KL损失有什么区别？ 6. 每批数据里面，cut-in可能是比较少的值，那这样的话会有严重的数据不平衡问题，这是如何解决的呢？ 7. 比如真实场景下，cut-in只有比较少的，调整cut-in的数据，增加他分布的占比，会不会导致相较于真实世界，更多的召回cut-in？ 8. 模型部署这方面，有什么不支持的onnx算子吗？有什么限制吗？9. 预测不同的轨迹数量，是不是只有时延的考虑，能详细讲讲效果的考虑这方面吗？10. MultiPath++的EM算法讲一下手撕：棋盘问题DFS#你都收到了哪些公司的感谢信？##自动驾驶##深度学习##第一次面试#

因为主要做的是预测算法和AI-Planner，而易控也没有对应的预测算法工程师的HC，只能投传统规控，感觉面试官不怎么感兴趣笔试：1. 最长连续序列2. 打家劫舍II3. 直线上最多的点数 0905一面：1. 你们的A*是如何做的？A*的终点2. 在sl上做A*的话是如何扩展节点的？3. 如何保证AI-Planner输出是具有运动学约束的，是光滑的？如果两个点之间用运动学连不上怎么办呢？4. 输出的是这些控制量，那如果这些控制量不满足运动学约束怎么办，因为比如说从第一个点到不了第二个点？5. 你这个能够保证AI-Planner输出可以避开哪些障碍物吗？6. 这个能力的边界大概是多少，也就是说大概多宽的会绕不过去呢？7. 你这个下游该如何用你的这个模型呢，在什么时候用你这个模型，在什么时候不用呢？【模型能力的边界决定了相应模型的使用场景】【模型如何与上下游进行联合？】反问：1. 下游如何使用上游的预测轨迹，2. 当轨迹过多时，优化可能会无解空间，耗时也很高；3. V2X来传递不同卡车之间的信息#24届软开秋招面试经验大赏##如何判断面试是否凉了##24届秋招同行攻略分享##自动驾驶##深度学习#

一面的还蛮对口的，对着项目问问，问点场景，做个题。二面开始逆天模式:1. 自我介绍10分钟。我也不知道他听没听，一直在那写啥东西。2.问答20分钟。简历上啥写的没问，相关八股没问，场景啥的都没问。问了: 你本科哪些科目学的比较好，如何认识数据结构这门课，有哪些获奖经历（简历上全有），本硕期间gap一年干嘛去了，算法那些东西你的学习路径是啥，为啥不在学校跟着老师做研究而是选择出去实习，java熟悉吗，大数据那套东西会吗，数据库原理知道不，你最大的优点是啥。‖‖，你知道我投的是啥岗不，那些无聊的问题是你一个二面该问的嘛！！！3. 写个题，最大和的子数组。写完以后，还让我和他详细讲讲思路。md这个脑残题你都看不懂，讲了半天才说了句好吧！！！4. 反问。没啥好问的。二面结束，秒挂。秋招以来挂的最让我难绷的一次。

上午在床上睡觉接到电话说要面试，推到下午了时长：40min1.自我介绍2.项目深挖，问到了两个项目，主要包括背景，模型流程等3.八股：    1）如何判断一个模型过拟合或者欠拟合？    2）如何解决过拟合？    3）L1L2正则有什么效果？4.反问：    1）部门业务：菜鸟APP的推荐内容    2）是否介意没有相关背景的同学    3）后续流程？1-2轮技术面+hr面    4）base地情况挺好的，面完秒挂