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...

今日首蚌，真的很难绷住

吓哭了，明天被面试塞满了

1. 详细介绍你做过的最复杂的一个嵌入式项目，系统架构是怎样的？回答思路：按硬件平台 → 软件架构 → 关键模块 → 难点解决 的顺序展开。示例框架：硬件：主控芯片型号、外设（传感器、通信模块、存储）软件：裸机/RTOS、任务划分、驱动层/应用层分离通信：内部总线（SPI/I2C/UART）、外部协议（MQTT/CAN/Modbus）难点：实时性保证、低功耗设计、数据可靠性重点说清楚你个人负责的部分，以及遇到的问题和解决方案。2. 项目中遇到过最难的Bug是什么？怎么定位和解决的？回答思路：选一个有代表性的，按 现象 → 排查过程 → 根因 → 解决方案 展开。常见嵌入式疑难Bug类型：内存越...