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...

一开始签了个AI coding什么的，当时想欸这么好可以用AI？（似乎那个AI coding是ai面试？）然后再看又是切屏不计入，又是允许本地IDE，干脆直接chatgpt启动了出来和大家讨论发现好像不能用AI上小红书搜发现这么干的不是少数，尤其是本地IDE直接是cursor和trae的而且发现这个问题去年秋招就有人问过，更离谱的是当时有的人问HR，有的HR说可以有的说不可以现在发了邮件去问招聘团队了，感觉是细则没写清楚要是直接说不能用不如直接签到题走人更省时间

本2硕9，简历里就写了一个点评和一个rpc，有点焦虑，hot100写过一遍感觉和没写一样，八股每天看，但是感觉有点看不下去，看一会就没劲，求骂醒目前才开始投，投了一个vivo，一个亚马逊，一个腾讯

📍面试公司：百度PSIG🕐面试时间：2026.3.30💻面试岗位：测试开发实习❓面试问题：1、自我介绍2、聊聊你项目中的亮点？3、你在项目中的职责是什么？4、开发过程中有没有遇到什么问题？如何解决的？5、你从这个项目中收获了什么？6、针对你提到的文件上传说说测试用例如何设计？7、你最近一段测试实习主要做了什么？涉及哪些端？8、测试覆盖率如何计算的？9、设计自动化测试脚本过程中的难点是什么？10、自动化测试的case是否需要人为确认其效果？如何验证脚本可行性？11、算法题给定一个caseList（用例列表）和一个deviceList（设备列表），请实现一个算法，将所有用例均匀分配到各个设备...