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让你从变成小白到高手1.Easy-Vibe 适合零基础小白https://github.com/datawhalechina/easy-vibe这个项目专为小白准备，由Datawhale出品的开源教程，使你从“我有一个想法”到“产品真正上线”，给你完整的学习路径，为你的开发保驾护航。并且它是三段式设计：第一阶段：基础工具的使用，首先体验AI编程；第二阶段：前后端交互、数据库等稍微复杂、专业一点的东西；第三阶段：带你做完整的产品，直到上线。每个阶段都有具体的项目供你练手，不会是纸上谈兵。2.AI CODE GUIDE 学习路线图https://github.com/automata/aicode...

大二小登简历求拷打

大四上学期在某厂实习了三个月，说说真实感受吧。进去之前幻想的是参与核心项目、接触前沿技术。实际上每天就是写一些边角需求，改改前人的代码，开不完的会。mentor人挺好但也很忙，大部分时间还是自己摸索。最大的感触是：大厂没有想象中那么光鲜。工位很挤，实习生能接触到的东西真的有限，很多核心代码权限都没有。现在春招我反而没那么执着大厂了，更看重具体做什么、团队氛围怎么样。实习过一次之后你就会发现，公司名字真的只是个壳子，每天干的活才是实实在在的。

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...