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...

我是学院🐭，没面过大厂，官网投的都是秒挂，这是拿我刷kpi的吗？要尝试一下吗？4.3更：g的不能再g

能的兄弟，能的，一天200k我肯定干

腾讯一面（腾讯云）2026/4/71、React Native 跨端改造遇到的问题（核心问）你负责 RN 改造哪些模块？任务列表、订阅购买、任务展示、用户中心等通用业务。跨端模块怎么划分？ 三层架构：公共层：业务逻辑、Hooks、工具、请求（70% 复用）适配层：端差异集中聚合（支付、通知、安全区、原生能力）业务层：只调用统一接口，不写零散 Platform 判断为什么不直接在业务里写 Platform？避免到处判断、难维护、易出 bug；所有差异集中收口，统一维护。是别人给方案还是你自己设计？leader 给方向，我自己做模块拆分、差异收敛、目录规划，按 “高复用 + 低耦合” 落地。2、国...