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...

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自我介绍，以及 AI 的使用经历 -> 用 AI 做了什么？ -> 介绍一次在开发设计中使用 AI 完成工作的经历；HTTP 与 HTTPS 的区别？ -> HTTPS 如何保证安全连接？ -> HTTPS 握手机制？; GC 机制是怎么样的？ -> 我提到了一些垃圾回收器 -> 这些垃圾回收器的特点是什么？在什么场景下选择？ -> 如果有个业务即关注用户体验又关注系统吞吐量，用什么垃圾回收器比较合适呢？如果用 G1 的话，为什么选择它？G1 是如何进行分区和优先回收优化的？如何设计一个 RAG 系统，从切分、版本号、去重、权限控制等角度回答；说一次你...