前言 今年AI赛道卷成红海，从OpenClaw到Gemini，满屏都是"AI替代焦虑"，连朋友圈都在刷"求职龙虾"——那些把好offer全掐走的卷王。作为一个被AI包围的应届生，我却在春招里靠一款叫求职精灵的AI工具实现了逆袭，顺利拿下腾讯产品运营岗offer。整个求职过程从简历优化到模拟面试，求职精灵全程陪跑，让我这个双非本科也能和985海归的卷王们正面刚。 我的背景 先说说我的背景吧：双非一本计算机专业本科，但做过学生会外联部长、运营过校园小程序、还在腾讯做过产品运营实习。说实话，投递腾讯之前我心里一点底都没有，毕竟"鹅厂"可是出...

目前只能约到小公司，求大神指导

😭我这个简历能在春招找到个中厂吗，想找个200人以上的，目前鼠鼠在30人的一个创业公司干后端，整个公司就我一个后端，没人带，想找个大一点的公司我这里还有个中国铁塔的实习，不知道写不写比较好，如果要包装的话，各位大佬有建议吗？求求求，鼠鼠年后一周就打算开始投了，各位大佬帮帮看看还有哪里能改的😭😭😭

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 ...