华为-智能制造与精密制造研发工程师-笔试面经

写在前面：

首先，我投的是“消费者BG”下面的“智能制造与精密制造研发工程师”这个岗位。这个岗位除了消费者BG，2012实验室和制造部都有开设，但不知道其它部门的面试会不会有不同，仅供参考吧。。

然后，这个岗位和“自动化控制工程师”笔试面试都不一样。有的HR会说的模棱两可，投的时候要分清这两个岗位。

笔试：

这个岗位的笔试是30组单选+10组多选。一组中有三道小题，分别是机械、电控和视觉方向的。一组中三道小题的正确选项是一致的，只要会其中一道题就能选出这一组的正确选项。

展开来讲，假如说某一组中有机械、电控、视觉方向的三个选择题，它们的正确选项都是B。你只会电控的那一道，知道选B，机械和视觉的题完全不会，那也没关系，选了B这一组就能拿分了。另外还可以交叉排除，比如电控那道题你不确定选A还是选B，视觉那道题你不知道选B还是选C，一交叉排除，选B就稳了。

机械方向：我没学过机械的专业课，真不懂。会有好多乱七八糟的各种机构，还有各种材料问题，各种合金的分类和强度，还有CAD软件操作。

电控方向：基本上是自动化大二大三专业课的大杂烩。电机学、检测技术与仪表、PLC、C语言、单片机、自控原理。但毫无深度，很基础。参考控制专业保研的面试题或者考研的复试题吧。基本都是概念性问题，比如tt是个什么玩意儿，aa和bb哪一个属于cc，xx场景下应该用yy还是zz。如果你对本科专业课或研究生复试有一些模糊的概念的话，那一定没问题。这东西没法准备，全靠积累

视觉方向：这个好说，只涉及（传统的）《计算机视觉》这一门课。相机硬件、成像、标定，灰度图像/二值图像处理（滤波、开闭运算之类的），传统的分割检测聚类方法。不涉及任何的深度学习。还有很多即使没学过也能一眼看出的题，比如“在产线上部署xxx不需要考虑以下哪一点”

面试：

这个岗位虽然笔试考的都是选择题，但面试是要手撕代码的！虽然是简单题，但还是给个预警，注意准备

一面：1h

一上来先手撕代码，大数求和（用字符串按位相加），思路讲了，代码没敲出来emmmm，但面试官说没关系，有思路就行了

然后过项目，比较水，没有问针对项目的刁钻问题

二面：1h

一上来也还是先手撕代码，在数组中找一个数使这个数前面所有数之和等于后面所有数之和，我也不懂啥奇技淫巧，直接一个双指针遍历敲出来了，面试官还可着劲儿的让我解释代码的每一行，怕我是作弊抄的

然后过项目，讲毕业课题

然后问了下我对传统视觉算法和深度学习的了解程度，基本算入门吧，工具会用，也能讲出来一些名词，也跑过别人的demo

之后是几个标准面试问题，比如“列举一个你的决策失败的事情，以及是怎么去补救的”“举例来证明你的沟通协调能力”

主管面1：20min

先简单的过简历项目，问兴趣爱好，问舍友关系，平时空闲时间的安排，然后反问，问了工作内容、工作地点

然后主管面的结果一直没更新，问HR，他说主管面给安排了两轮怕是我太菜了。。。

一些补充：

关于面试是否一定要手撕代码，这个真不一定。我之前做过实习生的编程笔试（3道题满分600的那种代码题），面试官的后台能看到我的笔试记录，一面的时候我还问过他“这个岗位还要手撕代码吗”，他直接说“我看你有编程笔试的成绩记录，你肯定没问题的吧”。我也不知道只做了客观题笔试的人会不会让手撕代码。我看之前的帖子也有让现场做选择题的。但刷刷力扣简单题终归没坏处

2024高考作文题出炉！事关人工智能（附原题图）

今天是高考的第一天，先祝福各位考生们考试顺利发挥超常考得全会写得全对啊！！

高考第一门的语文题目已经出来了，其中高考作文每年都是大家讨论最多的话题！

今年的高考作文题目有这些：

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语文考试结束后

#高考作文#

又又又又又霸屏热搜榜单

连高考都在考AI，这意味着什么？表明 AI 已经成为当今社会发展的重要方向和热点领域，教育需要与时俱进，让学生了解和接触这些前沿科技。提前认识到 AI 的重要性，为他们未来在相关领域就业或进一步深造打下基础。

部分素材源自网络

01

AI2.0时代已经来了！

2024 年《政府工作报告》中提出开展“人工智能+”行动。伴随人工 智能领域中大模型技术的快速发展，我国各地方政府出台相关支持政策，加快大模型产业的持续发展。

李开复 说：“AI 2.0是个全新且巨大的平台机会，所有的应用和生态都要重写一遍。无论是娱乐、游戏、电商、短视频，还是搜索、医疗、教育等领域，可以说，AI2.0就是来掀桌子的。”

任正非 认为AI将会淘汰许多岗位，同时也会创造一些新的岗位，这一代职场人正在处于新旧时代的交替，以什么样的态度对待AI，决定你有怎样的职业未来。

陆奇 更是强调：“不论你身处什么行业，从事何种岗位，一定要确保自己的工作跟AI有关，否则将面临被淘汰出局。” 几位大佬的预判出奇的一致，而且他们都躬身入局了。

02

2.0时代，如何抓住机遇？

在AI2.0时代，AI思维已经成为企业和个人一种必备的能力。其强大的信息整合和对话能力，震惊所有人，特别是以ChatGPT为代表的人工智能生成内容技术（AIGC），正掀起一场技术革命的热潮，引发社会各界的广泛瞩目。因此，我们亟需深入理解并熟练驾驭AI思维，以此顺应时代浪潮，实践学习，无疑是掌握AI思维，掌握人工智能生成内容技术（AIGC）的最佳途径！

中国科学院人才交流开发中心

优质平台+实战干货+资深专家+在线实践

基于人工智能与大模型生成内容

(AIGC)关键技术与产业应用

了帮助相关人员掌握人工智能及大模型关键技术，了解产业应用场景，把握行业趋势，实现行业的低成本、高效率、高质量发展，进而逐渐形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态，特邀中国科学院研究所、高校资深技术专家传授AIGC技术应用的实操技能。中国科学院人才交流开发中心将举办第二期“基于人工智能与大模型生成内容 (AIGC)关键技术与产业应用” 高级研修班

时间安排

2024年06月28日—30日丨南京

线上线下同步

我们的课程将以实践操作为主，在课程中带领您深入了解大模型及生成式AI的发展、应用以及原理。课程涵盖了大模型背后的深度学习及模型优化、核心技术与算法，GPT模型高级应用等内容，通过培训掌握最新的ChatGPT，将提高你的生产力和创造力提高10倍。

专家讲师

中国科学院、北京化工大学等科研机构的高级专家，主持参与人工智能国家项目十余项，获得国家发明专利授权9项，人工智能领域一线实战专家，中国计算机学会高级会员；

十多年人工智能大模型，及云计算与大数据等领域的研究工作，多次受邀担任COMPSAC、Cloud等国际会议分组报告主持。担任多个国内外计算机系统和软件方向期刊评审、国家自然科学基金委项目评审等；

拥有丰富的大型分布式项目开发经历，参与开发的云平台应用在金融、电信等国有企业当中，同时拥有丰富的授课经验，多次为银行、电信等五百强在内的多家高校及企业做人工智能技术企业内训。

参会对象

各科研院所、高校、医疗、金融、制造、传媒、电商、信息技术等企事业单位相关研究人员、业务骨干、应用技术人员、工程师等；各人工智能相关专业人员及对人工智能感兴趣的个人爱好者。

课程特色和学习目标

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我们的课程特色

1.【福利】赠送1个月的ChatGPT-4会员账号，赠送每人1个可以独立使用的ChatGPT账号，可以在OpenAI官网使用，学员能够在实践课程中使用；

2、五次项目实践，实战中掌握技能。

实践课题一: 国内外AI大模型使用技巧

实践课题二：提示词工程详解

实践课题三：基于AI模型的应用工具使用

实践课题四：GPT模型的高级应用

实践课题五：基于大模型的行业应用项目实战

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你将学到什么？

1.了解AI的底层算法和原理，最新动态及产业发展，全面、深度的了解ChatGPT与人工智能生成内容(AIGC)核心技术要素、产业现状、发展趋势与机遇；

2.掌握大模型的语言核心算法和应用；ChatGPT插件及应用；GPT模型高级应用；

3.能够使用ChatGPT完成论文撰写、修改论文及工作报告，提供写作能力及优化工作，提升您的写作能力及提出优化方案；

4.能够利用ChatGPT完成数据处理分析、科研工作、编程、写代码、机器学习与深度学习算法等；

5.学会使用各种新的AI工具，提高工作效率。

03

实战课程助力技能提升

1. 大型语言模型及生成式AI的应用与前景

（1）ChatGPT飞速发展：从模型产生到产品应用

（2）多模态AIGC：文本、图像、音频及视频AI生成

（3）AIGC多领域产业应用：AIGC技术栈与产业链

（4）ChatGPT商用前景：传媒、影视、娱乐、电商等

（5）国内外AI大模型及主流AIGC应用

【动手实践】 国内外AI大模型使用技巧

（1）文本生成：OpenAI ChatGPT

（2）图片生成：Stability AI

（3）百度AI大模型：文心一言、通义千问

（4）国内特色大模型：Kimi、秘塔

2.大型语言模型由应用到原理深度解析

（1）大型语言模型的构建原理及技术优势

（2）大型语言模型的专业能力训练

（3）生成式AI的多模态内容生成原理

（4）大型语言模型的自建方法

（5）大型语言模型面临的问题与思考

【动手实践】提示词工程详解

（1）提示词编写步骤及技巧

（2）基于指令学习的提示词设计

（3）基于语境学习的提示词设计

（4）思维链提示分步纠错

3.大型语言模型的关键模型与技术

（1）机器学习及模型训练过程

（2）深度神经网络构建及表示方法

（3）大型语言模型的技术基石自注意力机制

（4）自然语言处理基础架构Transformer

（5）生成式AI主流模型：扩散模型

【动手实践】基于AI模型的应用工具使用

（1）Anaconda开发环境管理工具

（2）Jupyter Notebook开发工具使用

（3）Colab在线开发运行环境使用

（4）自己动手构建AI模型及开发AI应用

4.【实践环节】GPT模型的高级应用

（1）ChatGPT的AI应用：练习英语对话、优化工作总结、设计创意文案、写邮件、改进你的产品或服务、进行模拟面试等

（2）OpenAI API的AI应用：AI开发包的下载及安装、图像生成、语音与文本转换

（3）创建GPT的个人应用分身-GPTs

（4）为个人应用创建AI智能助理

5.LangChain应用分析

（1）LangChain简介与安装

（2）核心模块介绍与使用

（3）基于LangChain的聊天机器人

（4）算法源代码分析案例

6.大模型检索增强生成（RAG）应用方案

（1）什么是RAG？

（2）文档加载

（3）文档向量化存储

（4）检索器

（5）构造RAG

7.【实践环节】基于大模型的行业应用项目实战

（1）让GPT成为你的论文助手

（2）让GPT成为你的编程助手

（3）让GPT成为你的绘图助手

（4）基于GPT的完整科研/项目实现案例

（5）GPT在各行业的拓展应用

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