快手内推-快手内推码

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当我们站在多个Offer之间犹豫不决时，往往不是因为没有选择，而是因为每个选择背后都藏着不同的代价与收益。如何在这纷繁复杂的选项中做出理性而适合自己的决定？或许可以从以下八个维度进行系统分析，帮助我们更清晰地看清前路。一、薪资：特别高 VS 普通 VS 偏低薪资是大多数人最直观、最容易比较的标准之一。高薪意味着短期内生活质量的提升和财富积累的速度加快，但也可能伴随着高强度的工作节奏和压力；普通薪资则相对稳定，适合追求生活平衡的人群；偏低薪资虽然经济上会有些拮据，但有时却能提供更多的成长空间或精神价值。思考点：你愿意为更高的收入牺牲多少时间与精力？你对金钱的需求是否已经超越了安全感的层面？二、福...

✴️算法面试中遇到一道实战场景题：在大模型训练中使用GRPO，训到一半 reward 就很容易突然掉下来的原因？GRPO 出现这个问题，需要详细了解强化学习（RL）的基本迭代架构，即 Actor-Critic 架构。知行互动（AC）架构为什么要有 Critic 呢？这就涉及强化学习的算法稳定性问题。与监督学习（SL）相比，RL 实际上是很难稳定的一类训练机制。💣大致的原因如下：RL 本身是处理动态系统的最优控制问题，而 SL 是处理一个静态优化问题。动，就比静更难处理。加上 RL 的数据非稳态，Env-agent 交互机制的数据采集量少，这使得梯度计算的方差更大，方差一大就容易偏离预期目标，算法就容易跑飞了。主流的强化学习算法是怎么解决这一问题的呢？加上 Critic，使用 State-value function 或者 Action-value function 稳定策略梯度的计算过程。更高级一些的算法是采用 Advantage Function，也就是加上了 Baseline，增加梯度计算的稳定性。这是 AC 算法总是优于 REINFORCE 算法的原因之一。✅然而 GRPO 并没有 Critic 部分，原因比较简单，因为 GRPO 是用于训练大模型（1000 亿级别的参数规模），若是使用“知行互动”架构的话，等于需要存储两个大模型。Critic Network和 Actor Network，对存储要求极高。怎么节约存储呢？把 Critic Network 去掉，替换为在线估计 Advantage function 的算法，采用了“时间（算力）”换“空间（存储）”的做法。这就是 GRPO 的设计思想。与之对比，OpenAI 提出的 PPO 算法（也是 GRPO 的基础算法），它的值函数通常是一个与策略模型大小相当的模型，这带来了显著的内存和计算负担。考虑到 OpenAI 并不缺算力资源，不缺存储资源，即使 PPO 算法设计的如此糟糕，照样用的风生水起。🤳回到最初的话题，从原理上看 GRPO 并非完美，与 PPO 相比实际上处于是半斤八两的水平，算法设计存在“稳定性”缺陷，但是为什么 DeepSeek 还能用的比较好呢？因为 DeepSeek 的数据足够多，多到可以“完美”地避开 GRPO 的稳定性缺陷。每次的 Policy Gradient 计算，只要 Batch 数据足够多，就能有效降低 Policy Gradient 的方差，就能获得比较稳定的迭代。当每次使用的数据批量比较小的时候，它的稳定性缺陷将是致命的。这类规模的策略训练，建议优先选择带有 Critic 的强化学习算法。🌟如果大家想了解高质量的项目辅导以及提升面试能力，欢迎后台咨询。    

在数字化浪潮席卷全球的当下，即时通讯（IM）已成为人们日常生活和工作中不可或缺的沟通方式。然而，随着信息泄露事件的频繁发生，用户对通讯隐私的关注度与日俱增。加密 IM 聊天开发应运而生，它致力于运用先进的加密技术，为用户打造一个安全、私密的通讯空间，如同在信息洪流中筑起一座坚固的隐私堡垒。一、加密技术基石：保障信息安全传输  1. 端到端加密算法端到端加密是加密 IM 聊天的核心技术之一。以著名的 Signal 协议为例，它采用了先进的椭圆曲线加密算法（ECC）和 AES 对称加密算法相结合的方式。在消息发送端，发送方使用接收方的公钥对消息进行加密，只有接收方凭借自己的私钥才能解密读取消息。这...