学历双非，在校期间以大学生电子设计大赛和RoboMaster为主力赛事学习嵌入式方面的技术。大二升大三更想参与到产品开发的一线，于是以半离队的状态在外参加实习。各大公司陆续开始秋招，在此记录自己面试的经历，在自己学习复查的同时，也希望能帮到同期的朋友们面试经历_015月份其实是个蛮尴尬的时间，大厂的暑期实习基本已经结束，秋招其实也没有正式开始。大部分公司留出的岗位都要求尽快入职（例如云鲸智能，智元科技等），但大部分26届选手实习到岗最快也得6月中旬期末考试结束，毕竟不能因为实习丢掉毕业证，那就舍本逐末了。五一假期结束后，开始陆续投递简历，截止5月10日，面试有两个，都是处于B轮融资左右的小厂，...

不是我应聘个it技术支持岗位4-6k 还学历歧视上了😭

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...