长安面试结果

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...

我大三tmd逃课去白马培训是吧，你老冯同意了没？

我是犯天条了吗？大佬们

现在竞争焦点从"拼模型/拼 Prompt/拼 Context"升级为"拼 Harness（模型外围的运行时与基础设施）"——Agent = Model +Harness；工程师的核心能力是"驾驭复杂性、驾驭不确定性系统"，这是 30 年软件工程不变的主题。三次跃迁：Prompt Engineering (2023) → Context Engineering (2024-25) → Harness Engineering (2026)。Claude Code 是当前 Harness 的 Number One。大学生怎么学？照猫画虎：读...