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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 ...

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

在boss上投简历，沟通和投出去的比例是12:1，是我简历不够好吗，还有什么能优化的地方

一面：上来先自我介绍，讲了讲自己对部门感兴趣，简单介绍了下自己的项目，然后就是长达50分钟的项目拷打，问的很细，state，reward咋设计的，扩展到很多智能体怎么办，中间问了些ppo，qmix，GAE公式的基础知识，最后剩10分钟做了个简单代码题结束二面：正在准备，很慌，不知道还会问啥（有知道的uu也可以提醒我下）