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想和大家认真聊一句： 实习写在简历上的经历，到底该真实到什么程度，又该不该适当包装？ 我自己的看法是：真实是底色，包装是表达。 大部分实习生刚进公司，其实很难独立扛下大项目，日常更多是协助、执行、打杂、学习。 如果完全照实写“整理文件、录入数据、复印跑腿”，简历看起来就很没竞争力。 所以所谓的“包装”，更像是把不起眼的小事，提炼出价值： 把“整理表格”，写成“负责业务数据汇总与核对，保障部门日常工作高效推进” 把“帮忙对接信息”，写成“参与跨部门沟通，协助推进项目节点落地” 把“简单执行”，写成“熟悉业务全流程，积累实操经验” 这不是造假，而是学会用专业的语言，总结自己真正做过的事。 有一分经...

这几天疯狂在boss直聘和应届生上投简历，结果一个回复都没得，是不是简历有啥问题😭，主要投的都是产品岗，求友友们帮忙看看

一开始签了个AI coding什么的，当时想欸这么好可以用AI？（似乎那个AI coding是ai面试？）然后再看又是切屏不计入，又是允许本地IDE，干脆直接chatgpt启动了出来和大家讨论发现好像不能用AI上小红书搜发现这么干的不是少数，尤其是本地IDE直接是cursor和trae的而且发现这个问题去年秋招就有人问过，更离谱的是当时有的人问HR，有的HR说可以有的说不可以现在发了邮件去问招聘团队了，感觉是细则没写清楚要是直接说不能用不如直接签到题走人更省时间

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 ...