10.10 去哪儿笔试

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#

8月20号投的，8月28号一面【秋招面的第三家，面试官很好，感觉是在和你讨论，并在过程中会表示肯定】，9月6号二面，二面后一个礼拜感谢信；二面代码面第二题虽然也大致写出来了，但面试官表示还是存在一些问题，听说是每一面后都会进行排序，估计排序挂了，不过代码功底也确实还是不够，需要加强，之前图论相关得题目还是写的太少了；正式批又重新开始面了 刚刚一面完08.28一面：1.  处理数据不平衡有什么方法2.  从评测角度去看类别不平衡3.  数据分布偏移：训练数据里面高速场景比较多的话，他会无法泛化到速度比较低的问题；模型里面有去解决吗？4.  元学习相关问题5.  地图的向量化编码相比原来的栅格的地图编码的区别，优劣6.  模型部署相关问题7.  如何做learning-based的决策规划的？整体架构8.  训练数据的来源是什么？可靠吗？如何评价数据的好坏9.  相较于传统规划，模型的优点是什么？能解决什么问题？10. cost的设计和优化相关问题11. 评测是如何的？12. 虚函数讲解一下13. 类里都有构造函数和析构函数，析构函数都需要声明成virtual，为什么需要这么做手撕：leetcode 149 Hard 线上最多的点数09.06二面：1. hot100 二分查找 求target第一个和最后一个的位置2. leetcode 365 水壶问题变种 改成求最小操作次数#你都收到了哪些公司的感谢信？##提前批简历挂麻了怎么办##深度学习##自动驾驶##小米#

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也是boss直聘上投的，不过方向是具身智能，0924一面，1012二面，而后已OC，不过已经拒了，面试官人很好，主打一个讨论，全程无八股和coding，更多的都是针对于简历的深入询问和一系列的开放问题。1. Chafferual-Net论文的数据增强与扰动方法和作用？2. 碰撞loss 是否真的靠谱，如何改善？3. 轨迹预测是否有真值4. 规划轨迹和地图的范围如何确定？5. 评测指标有哪些，是否合理？ 6. 对于整个系统而言，你觉得上述的指标是否够用了，其次你觉得上面这些指标哪一个是最有用的？7. 如果效果不好的话，应该是从模型层面出发还是从数据层面出发？数据是否以及够了？8. 如何理解元学习，以及和大模型的关联区别？9. 如何组合元学习和大模型？10. 具身智能和大模型之间的关系，以及如何实现11. 物理学和运动学的约束如何加入#自动驾驶##具身智能#