段段很久没法文章啦，主要是最近是多事之秋，跟主管battle绩效，还要面试和推进流程，实在没心情，现在offer下来了，基本尘埃落定了，段段也准备南下了。 AI Coding已经深入到每个程序员的工作中了，从最开始的尝试、质疑、理解和接受，这个过程是非常快的，也应了我之前发的文章中提到的，AI现在是指数级发展。 本文将结合日常工作经验，为大家梳理一下AI Coding的几个实战技巧。一、幻觉边界、测试先行 测试先行，测试先行，测试先行，重要的话说三遍。为什么要测试先行，可能很多人要问了，测试不都是最后吗？那是以前了，但是现在用AI写代码，就会涉及一个问题，如何保证AI写的代码最后能通过测试，我...

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

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...