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...

简历求拷打，有没有大佬给点建议😭实习经历不太会写，大部分都是做业务功能的没有很强的技术点😟

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

昨天改简历改到凌晨，盯着那行"负责分布式系统架构设计"，我突然心虚了。说实话我就是改了几个SQL，优化了下索引，这算"架构设计"吗？但不这么写，简历连筛选都过不了啊...先说个残酷事实：2024年不包装简历，基本等于炮灰。你写"做了增删改查"，别人写"高并发数据处理系统"，HR筛选时会选谁？但关键问题是，包装和造假就差一线。什么是造假？GitHub找个项目改个名说是自己的；别人做的说你主导的；没接触的技术写精通。这种只要面试官一深挖，立刻原形毕露，直接进黑名单。什么是包装？把真实做过的事，用专业方式表达。举个例子，...