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...

项目很垃圾就是外卖加点评，想在成都找个中小厂实习（如果能去大厂更好但是我感觉我不行），实习到9月份开学，现在准备开始背八股，力扣刷了20多道，机会大不大？

自我介绍 学前端多久了 用过什么AI cursor的贡献量 var let 变量函数作用域 代码输出var count = 2; a(){ return count + 1; } fn1(){ var count =1; a(); }proptotype原型链，对象 代码输出题 fn(){ this.a=1; return {a=2;b=3} } fn.prototype.a=6; fn.prototype.b=7; fn.prototype.c=8 obj = new fn(); obj的abc？讲讲promiseTS泛型 接口 type区别手写new手写 TS pick手写 JS prom...