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...

大四学院本 想冲刺一下春招但是学历直接被刷不知道是不是简历问题有没有牛油帮忙锐评一下

大学前两年天天玩，高数还挂了，从去年9月份到现在一直在学Java，今天把简历做出来了，项目学了很多，但是有些部分是只过了一遍，挑了几个放简历上了，要应付面试的话还得好好准备第一个问题，这个简历，大佬们有什么修改建议吗第二个问题因为我们学校5月份有个学校安排的实习，具体好像是硬件方面的，感觉很水，我自己想申请自主实习，现在是准备面试到什么时候开始投递呢第三个问题我们后端开发如果想去央国企的话是不是都要求硕士啊，然后央国企有什么需要特别准备的吗，跟私企的招聘有什么区别感谢各位大佬，祝大家都天天开心，发大财

AI Infra 是未来 5–10 年非常确定的岗位方向之一，而且相比纯算法岗，门槛更工程化、需求更大、年龄更友好。AI Infra 技能栈你可以把技能栈理解为 4 层：第1层：基础工程能力（必须）这是门槛：LinuxPython / Go计算机网络操作系统DockerKubernetes数据库（MySQL / Redis）分布式系统基础API开发（FastAPI / Flask）并发 / 异步 / 队列（Kafka / RabbitMQ）这一层本质是：后端工程师能力第2层：AI工程能力这一层开始进入 AI Infra：PyTorch 基础模型推理（inference）模型部署（TorchSe...