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1. 自我介绍2. 项目拷打3. Reward Model 在对齐训练里扮演什么角色Reward Model 本质上是在学一个“人类更偏好什么”的可微近似函数。SFT 学的是“像人那样答”，RM 学的是“人更喜欢哪种答法”。它并不直接生成答案，而是给候选答案打分，把人类偏好从离散排序信号压进一个标量目标里，后续无论是 PPO 还是其他策略优化方法，核心都要依赖这个分数去推动模型往偏好更强的方向移动。RM 最大的价值不是替代人工，而是把人工偏好从逐条监督扩展成可批量泛化的训练信号。真正难的地方在于它很容易学到表面模式，比如更长、更像模板、更会说套话的答案可能被错判成更优，所以 RM 训练的上限很...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

💻面试岗位：后端开发❓面试问题：1、自我介绍2、介绍下慢SQL优化分析3、explain里面具体是通过哪些关键字进行分析？4、介绍下索引下推5、explain计划里面哪个字段能看出使用了索引下推呢？6、索引会影响写入性能吗？你们的数据写入是怎么样的？7、用户数据脱敏是怎么做的？8、介绍下Kafka消息队列的原理？9、介绍智能问答项目怎么使用对应的中间件的10、ES使用的是什么索引结构了解过吗？11、有深度使用过ES吗？ES的架构了解吗？12、有接触过这种大数据生态吗？13、有线上排查经验吗？比如说线上遇到瓶颈了，内存溢出，接口不响应等经验？或者知道如何去解决这些问题吗？14、对ThreadL...