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1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么，它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT，用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型，把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式，让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化，最经典的是 PPO，让当前策略在奖励更高的方向上更新，同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一，奖励模型可能学偏，模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二，强化学习阶段如果约束不够，模型容易出现 reward hacking，看起来分数高，但真...

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四类题，提交前一类才能做下一类。  单选题，知识点包括ai和后端。 多选题，少选得1/3分，错选不得分，知识点同上。 3道编程题，题目可以看公众号的题解。 根据图书借阅规则写提示词实现一个图书借阅程序，题目规则不能复制。最后一题留点时间，我就是最后一题没时间了，提示词没写完。  感觉题又多又难，大家好好准备吧，我只能看运气了。