机械臂+灵巧手+locomotion方向岗位面经 北京人形机器人创新中心 1. 真机RL 2. Sim2real gap(RL) 3. 模仿学习了解程度 银河通用 1. model-free和model-baesd RL 2. offline/online RL 3. PPO 小鹏（locomotion） 1. 结合真机RL的场景展开聊聊思路 2. Sim2real gap及解决 3. 图像数据在RL中的处理 4. coding 上海人形机器人（locomotion） 1. 灵巧手力控 2. 机器人核心硬件了解 3. 调reward细节 4. 经历里面提及的算法细节 以上面经是我记忆中部分面试...

终面完，HR打电话说“非常满意，你非常优秀，我们非常缺人，offer走流程很快的！”然后我就等了两周，音讯全无。鼓起勇气去问，HR回复：“别急，我们比你还急呢！”又过了一周，我发现自己流程灰了。不是，你们就是这么“急”的吗？是不是对“急”这个字有什么误解？

把我笑死了😂，说得好像我3k去干了，还拉低他工资一样

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...