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Physical AI · 机器人
New research: robot recovery, data interfaces and executable motion →
从坐标变换到机器人基础模型：通过图示、公式、手算例子与项目证据，系统学习具身智能并准备面试。
这里是原创学习练习，并非公司面试真题。阅读帮助准备，录用取决于实践能力与岗位匹配。文章和图示无需上传；文中的机器人训练实验方案需自备仿真或硬件环境。
选择岗位方向，积累可验证成果
Robot Learning / VLA · 1 → 4 → 5 → 6 → 7 → 8。交付数据审计、基线与消融报告。
Perception / Controls · 1 → 2 → 3 → 8。交付标定、估计与扰动响应测试。
Robotics Infrastructure · 2 → 3 → 6 → 8。交付时间戳契约、动作适配器与延迟/失败看板。
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面试准备：展示能力，而非背诵
每个主题都要能脱稿推导关键公式、复算数值、实现一个有边界测试并解释一次失败。每项自评 0（尚未）、1（需帮助）、2（可独立）。高自评分仅表示练习进展，不预测录用。
扩展学习：官方 AI 教育资源
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