研一开始时间比较多，准备多去几次实习。学习能力和强度应该不错的，期望工资17k-23k

想问一下这个岗位进去主要是干啥，Java能干吗

呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃

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...