华为AI安全/隐私保护2026届校园招聘

GRPO（Group Relative Policy Optimization）虽然最初是为强化学习中的reasoning任务（如需要多步决策、逻辑推理的任务）设计的，但其核心思想——通过组内策略的相对比较来优化策略——也可以应用于非reasoning任务（如简单的控制任务、分类任务甚至生成任务）。以下是具体的分析和建议：首先我们看下GRPO的关键创新点是：✅组内相对比较（Group Relative）：将策略分成若干组（group），在组内比较不同策略的表现，而非绝对优化单个策略。✅相对策略梯度：通过组内策略的相对优势（relative advantage）计算梯度，降低方差并提升稳定性。这种思想本质上是一种基于比较的优化方法，与任务是否需要“reasoning”无直接关系，因此可以迁移到非reasoning任务中。🤔那么有哪些非Reasoning任务的适用场景呢？（1）简单控制任务（如机器人控制）问题：传统PPO可能因稀疏奖励或高方差导致训练不稳定。GRPO改进：将不同控制策略分组（例如不同参数化的控制器），在组内比较它们的表现，选择相对更优的策略更新。示例：机械臂抓取任务中，组内可以包含不同的抓取轨迹策略，通过相对优势选择更稳定的策略。（2）生成任务（如文本/图像生成）问题：生成模型的策略优化通常依赖对抗训练（GAN）或最大似然，容易陷入模式崩溃。GRPO改进：将生成器分成多个组（例如不同初始化或架构的子生成器），通过组内生成样本的质量相对比较优化策略。示例：在文本生成中，组内比较不同生成策略的流畅性、多样性等指标。（3）分类/回归任务问题：传统监督学习直接优化损失函数，可能对噪声敏感。GRPO改进：将模型的不同参数化版本（如不同dropout、超参数）分组，通过组内相对性能（如验证集准确率）更新模型。示例：图像分类中，组内比较不同数据增强策略的效果。✴️总结GRPO可以用于非reasoning任务，但需重新设计组的划分方式和相对比较的指标。其核心优势在于通过组内相对优化降低方差，适合奖励稀疏或需要多策略并行的场景。如果任务本身已有高效优化方法（如标准的监督学习），GRPO可能不会带来显著提升。🍊如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

第一家：教育行业。后端研发(AI 多模态)问实习比较多。llm的微调部署这些没问，主要是项目实现。Transformer八股。但是后面说进公司要学Java第二家：游戏数据公司。AI应用开发。也是问实习内容，同样没问llm的微调部署，主要是项目实现。后来问面试反馈，说我做的太底层，他们想招聘偏应用的。第三家：车企。大模型算法。偏应用但是主要问八股。lora、MoE这种内容很多，根本记不下来。而且这几次面试我投的都是同一份简历，但是面试问的问题差的很多。最近几个月准备时间也不短，但是越准备要学的东西越多了。。。

30岁以后怕被优化，压力大。可以考虑国企哦，稳定。某运营商国企招算法模型、大数据工程师，AI产品经理有岗位，可以私信我base广州

目前经济下行的大环境下，很多企业和gyw开始裁员和降薪，互联网行业找工作越来越卷如果计算机专业的同学能进入国家电网工作，不仅不需要像私企一样996天天写代码，而且六险一金有保障，逢年过节也有相当不错的福利待遇，因此，电网对于计算机专业的同学来说也是一个不错的选择。计算机专业考国家电网，本人认为难点有两个：①网申②信息差，很多人以为电网只有靠关系才能进，并不知道考试的渠道很多友友只知道国家电网招电气类专业的学生，却不知道计算机也招好多…导致每年计算机的同学考电网太好捡漏。先说国家电网-计算机类的网申，以下专业都是能报考国家电网计算机岗的国家电网(计算机类)每年分三批招聘，分别是提前批(校招)、一...