汇川

1. 自我介绍2. 为什么要用 DPO，你的 DPO 数据从哪里来DPO 主要用来做偏好对齐，让模型在两个候选答案中更倾向于选择符合业务偏好的回答，而不是只学会复现标准答案。SFT 解决的是“会不会做”，DPO 更偏向解决“更喜欢哪种做法”。数据一般不是直接从线上拿一问一答就能用，而是先用上一版 checkpoint 对同一批 prompt 做多候选采样，再经过规则、模型评审和人工复核构造 chosen/rejected。这里不用商业 API 蒸馏正反样本，是因为不同模型的输出分布和本地模型不一致，直接蒸馏会让偏好边界偏到外部模型的风格上，最后 DPO 学到的是别人的分布，不一定能提升当前模型...

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...