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...

春招约不到面试，太难受了

3月31日，Claude Code 的源码因 source map 文件未剥离意外泄露。51万行 TypeScript 代码、1903个文件，就这样暴露在了公网上。 而就在泄露后的几小时内，一个韩国开源团队 instructkr 就启动了 claw-code 项目——用 Rust + Python 对 Claude Code 的核心架构进行了 clean-room 复刻。 这个项目 2 小时冲上 50K star，创下 GitHub 历史最快纪录。 对我们求职党来说，这意味着什么？ 意味着你现在可以拆开 Claude Code 的引擎盖，学习一套工业级 AI Agent 系统的设计思路，甚至基...