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...

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

额，全程拷打项目几乎没有纯八股相关的八股：redisson分布式锁相比于set nx的好处completableFuture与future相比有哪些不同说一下aoprabbitmq延时队列是怎么实现的手撕：删除链表重复元素II（昨晚喝了酒，我还以为是约的下午面试，早上九点起来发现是十点的面试，我嘞个豆