测试已死？

由于公司经营遇到了巨大问题，出现严重亏损。不得不忍痛告诉全体员工团队解散一事衷心感谢全体小伙伴们在公司付出努力与汗水目前待定截止今日，后续事宜人事小姐姐会逐步跟进安排。再次感谢各位伙伴们希望大家都能有一个好的前程，在未来的时候一定要努力奋斗，前程似锦2023年6月16日我正在开开心心的写着代码，突然来了这么一条消息；我直接原地呆住了，沉思良久我才发现办公室内寂静的可怕，没有了键盘的敲击声；有的只有同事们的呼吸声，大家都依靠在椅子上，像是在思考什么。很快大家也都接受了这个不愿看到的实事。过了一两天就在开始办理离职一类的事情了。投递简历在离职以后，我们同事之间约好一起打了2个小时的球，吃了一个饭；...

本来觉得混了段实习应该比找第一段的时候好点 怎么感觉还是没有面试哇

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别，线上项目里你会怎么选？答：SFT 是监督微调，核心是让模型学会“像人一样回答”，训练数据一般是 prompt-response 对，优点是简单直接、稳定、成本低，适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT，再训练奖励模型，然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好，缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习，而是直接利用偏好对做优化，训练上比 RLHF 更简单，效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用，通常优先级往往是 SFT ...