1. 自我介绍2. 项目拷打，重点说训练目标、数据构造和效果闭环3. SFT 的损失函数怎么计算，如果样本长度差异很大要注意什么SFT 本质上还是标准的 next-token prediction，常见就是对目标输出 token 做交叉熵损失。对于指令微调来说，通常不会对整个输入输出序列都算 loss，而是只对 assistant 部分或者需要学习的 target 部分做 mask。这样模型重点学习回答分布，而不是把用户输入再复述一遍。样本长度差异很大时，最需要注意的是 loss 的归一化方式。如果直接对 batch 求和，长样本会天然占更大权重，训练会向长回答风格偏移。更稳的做法通常是按有效...

各位牛牛们能给我提提意见吗

想问一下这个岗位进去主要是干啥，Java能干吗

1. 内存对齐怎么理解？下面两个结构体的大小是多少？答案：内存对齐主要是为了让 CPU 更高效地访问数据。结构体成员不是简单地按字段大小相加，而是会按照成员自身对齐要求和结构体整体对齐要求插入 padding。 struct S1 { char c; double b; int i; }; struct S2 { S1 s; float f; }; 在常见 64 位环境下，double 按 8 字节对齐，int 按 4 字节对齐，char 按 1 字节对齐。S1 的布局一般是：char c 占 1 字节为了让 double b 按 8 字节对齐，中间补 7 字节double b 占 8 字节i...