一、面试官筛简历时在想什么我每天看几十份简历，看到“熟练掌握PyTorch”“熟悉Transformer架构”这种话，基本跳过。为什么？因为谁都会写这句话，但80%的人经不起追问。我真正想看到的是：这人到底用AI干了什么实事？项目描述里有没有具体的问题→方案→结果他调的是别人的库还是自己改的？有没有提到修改源码、优化性能、处理bad case效果是真的好还是随便写的？有没有可量化的指标（准确率提升X%、耗时降低Y%）这项目是他主导的还是跟跑的？有没有明确写出个人贡献二、好的AI能力简历长什么样我直接给你一个对比，你感受一下：❌ 差的写法“使用PyTorch实现了一个图像分类模型，准确率达到95...

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

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...