1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别，线上项目里你会怎么选？答：SFT 是监督微调，核心是让模型学会“像人一样回答”，训练数据一般是 prompt-response 对，优点是简单直接、稳定、成本低，适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT，再训练奖励模型，然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好，缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习，而是直接利用偏好对做优化，训练上比 RLHF 更简单，效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用，通常优先级往往是 SFT ...

焦虑死了早知道就读研了

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

在前端性能优化中，懒加载几乎是必考概念。但很多人一提懒加载，只能说出两句话：路由懒加载用 import()图片懒加载用 IntersectionObserver这在真实项目和面试中，远远不够。这篇文章从加载对象、作用层级、真实业务动机三个维度，系统讲清楚——前端里到底有哪些懒加载，以及它们各自解决什么问题。什么是懒加载？一句话定义：懒加载 = 把“现在不需要的东西”，从初始化阶段推迟到真正需要时再加载。本质目标只有三个减少首屏资源体积降低初始化 JS 执行压力提升关键性能指标（FCP / LCP / TTI）前端懒加载的完整分类总览可以按 懒什么 来分类：分类懒加载对象路由级懒加载页面模块组件...