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Tit for tat is fair play.人不犯我，我不犯人；人若犯我，我必犯人。

1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么，它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT，用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型，把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式，让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化，最经典的是 PPO，让当前策略在奖励更高的方向上更新，同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一，奖励模型可能学偏，模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二，强化学习阶段如果约束不够，模型容易出现 reward hacking，看起来分数高，但真...

今天上课，我们的老师说我们学地下水的不容易被ai替代，因为与其花大规模的造价去定量化地下水，还不如直接招几个本科生做做勘察便宜实惠。

由于公司经营遇到了巨大问题，出现严重亏损。不得不忍痛告诉全体员工团队解散一事衷心感谢全体小伙伴们在公司付出努力与汗水目前待定截止今日，后续事宜人事小姐姐会逐步跟进安排。再次感谢各位伙伴们希望大家都能有一个好的前程，在未来的时候一定要努力奋斗，前程似锦2023年6月16日我正在开开心心的写着代码，突然来了这么一条消息；我直接原地呆住了，沉思良久我才发现办公室内寂静的可怕，没有了键盘的敲击声；有的只有同事们的呼吸声，大家都依靠在椅子上，像是在思考什么。很快大家也都接受了这个不愿看到的实事。过了一两天就在开始办理离职一类的事情了。投递简历在离职以后，我们同事之间约好一起打了2个小时的球，吃了一个饭；...