苏小研

裁员新闻铺天盖地，AI 要抢走饭碗的焦虑四处蔓延——但如果暂时放下这些头条，认真看看数据，你会发现一个截然不同的故事！ 根据 Lenny's Newsletter 最新发布的《2026年初科技产品岗位市场全景》报告，科技行业的招聘其实正在呈现许多令人鼓舞的信号。下面用数据说话，帮你看清哪些岗位还有活路，哪些方向值得押注。  2026年的岗位生存指南    岗位方向 前景 建议     AI 工程师/AI PM 爆发增长 最值得押注的方向   软件工程师 稳健增长 硬通货，学好 AI 工具加分   产品经理 强势复苏 近三年最好，懂 AI 更吃香   招聘/HR 回暖信号 行业在扩招   设计师...

秋招官网投了100家没有一个面试，现在春招BOSS沟通了270家，投了27份简历，只有3个面试，还是实习，下面是简历和BOSS上的招呼语，求各位佬指点一下

0实习，boss沟通了快一千个，就一个面试，求问问题出在简历还是招呼语呀？招呼语是：Boss您好，我对您发布的职位非常感兴趣，可以把简历发给您吗？

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 ...