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...

都怎么样了啊？兄弟们，我这在boss上沟通基本都不要我的简历就拒了

让我填高考排名分数就算了，还问我大学努不努力，有无acm 队我要真打acm 还有必要找这种中厂水面试经验吗不管了瞎填吧，那就面试会会你，看看面试官有多抽象

1. 自我介绍，说说你做过的项目里技术上最有挑战的一个。答：按"背景→技术挑战→你的解法→结果"四段走，控制在2分钟。重点放在技术挑战上，说清楚难在哪、你怎么想的、最终怎么解决的。极米是投影仪方向，如果有音视频、显示、IoT相关经验要重点提。2. FreeRTOS的任务堆栈溢出是如何检测的？溢出后系统会发生什么，如何预防？答：FreeRTOS提供两种栈溢出检测方式，通过configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW宏配置。方式一（检测值为1）：任务切换时检查栈指针是否越界，只在上下文切换时检查，开销小，但如果溢出发生在两次切换之间可能漏检。方式二（检测值为2）...