高德实习笔试

背景与闯祸实习期间承接需求时，我发现很多系统的业务逻辑盘根错节，上下文关联极深。有时需求本身涉及的代码改动明明很简单，可要是不把背后的业务脉络和代码逻辑摸透，就根本没法理解修改的初衷。最开始我接手需求，往往只盯着技术需求文档（TRD）里的修改要求，照着文档改完代码、做完自测，就觉得万事大吉了。到了代码评审环节，大家都要逐一讲解自己负责的需求和对应的代码改动。我负责的部分改动点很简单，无非是删几行冗余代码、调整一点参数配置，所以准备得很仓促，没多琢磨背后的逻辑。评审时，同事们针对这些修改提出了不少问题，比如 “为什么要删掉这段代码？会不会影响下游接口的调用？”“这里的参数调整有没有考虑到历史数据...

gpa因为长期实习是依托保研大抵无望…..考研是不会一点公司前景似乎还不错，转正也似乎比较稳，算力薪资都比大厂多点（实习和正式都是），而且不加班5天8.5上班18下班估计读研读博除了多花了时间薪资也很难增长了这方面有没有懂哥简历感觉越写越少….面试也好久没面了…lc也好久没做不会点…我有点菜鼠了

+1来问offer情况，老老实实的说了没有offer，感觉被质疑能力了，😭，实在是不会说假话啊😭😭😭

具身智能基本上都是机器人，可以看作是 AI 搭配机器人。而 VLM (Vision Language Model) 就是给这个系统加上了“视觉”。目前最先进的公司（如宇树科技和大疆）的应用逻辑如下：宇树 H1 机器人：本质上是 VLM + VLA + 端到端。流程：输入指令 $\rightarrow$ 拆解指令 $\rightarrow$ 将视觉部分转化为运动轨迹 $\rightarrow$ 最终实现行走和动作。特斯拉 (Optimus)：也在探索端量化（一体机方案）。愿景：全方位的大模型，实现“一键输入 $\rightarrow$ 处理 $\rightarrow$ 行动反馈”，直接输出指令到...