某头部具身初创导航 SLAM 一面：项目与论文深挖

北京某头部具身智能初创导航 / SLAM 算法岗一面，面试官是团队负责人：按 PPT 自我介绍后深挖项目与论文，因实习项目细节没梳理清被质疑个人贡献度，最后被要求只讲自己真正做过的部分；作者自评全程紧张，这是秋招第一场。

极智嘉二面：调度逻辑、隐私合规与具身智能认知

极智嘉二面只有 20 分钟：围绕实习项目里的调度逻辑、团队职责、隐私合规和 AI 使用展开，后半程问研究方向、对具身智能与机器人行业的看法和职业规划。

Robosense 机器人算法一面：开场限时力扣手撕，第一位面试官简单问项目，第二位围绕具身与灵巧手经验、点云处理做算法细节拷打，多个问题没答上来，手撕也没 AC，最终凉。

深圳某具身智能初创 SLAM 算法岗一面：流程是自我介绍、项目提问、一道力扣简单题只说思路不写代码，随后是长达半小时的反问环节；作者项目被质疑不是本人做的，辩解之后也没有后续。

原力灵机具身智能与大模型算法岗秋招面经，共三轮技术面：围绕简历项目持续深挖模型设计、数据构建与失败 case，展开论文讨论，并考察 VLA 架构、action chunking、diffusion policy 与模仿学习基础，另有手撕代码。

211 本科 + 985 硕、研究方向多模态大模型的同学，秋招把目光从互联网大厂移到具身智能，投了原力灵机具身智能算法工程师，走完三面后拿到 OC。原帖复盘了方向选择、面试体感（面试官友善、无压力面）与「别太早给自己设限」的感受，没有逐题记录题目。

智元机器人具身智能算法一面：以项目本体、自由度与传感器为入口，深挖数据采集标注与清洗、模型选型与端云部署、ACT 与 Diffusion Policy 的数据效率对比、动作空间与逆解多解处理、规划与碰撞检测、Sim2Real 域随机化与真机排查、策略评估与数据管线搭建，最后手撕正运动学。