1. 自我介绍2. 为什么要用 DPO，你的 DPO 数据从哪里来DPO 主要用来做偏好对齐，让模型在两个候选答案中更倾向于选择符合业务偏好的回答，而不是只学会复现标准答案。SFT 解决的是“会不会做”，DPO 更偏向解决“更喜欢哪种做法”。数据一般不是直接从线上拿一问一答就能用，而是先用上一版 checkpoint 对同一批 prompt 做多候选采样，再经过规则、模型评审和人工复核构造 chosen/rejected。这里不用商业 API 蒸馏正反样本，是因为不同模型的输出分布和本地模型不一致，直接蒸馏会让偏好边界偏到外部模型的风格上，最后 DPO 学到的是别人的分布，不一定能提升当前模型...

我是一块砖，哪里需要哪里搬

比删错库更让人心梗的，绝对是导师突然发来一句：“你现在来我办公室一趟。”看到消息那一刻，脑子瞬间开启走马灯模式！疯狂回想是不是自己写的Kafka同步逻辑把节点搞崩了？还是TRP系统里的电池老化评估模块引发了严重的线上事故？走向办公室的那几十步路，心里七上八下，连离职感言都快在脑海里打好腹稿了。结果推开门，导师可能只是想跟你讨论一下下阶段的开发计划，或者确认个小需求。这种被未知恐惧支配又瞬间落地的感觉，真的是每个实习生都会经历的心理过山车！