1. 你做过的后训练项目里，最难解决的问题是什么2. SFT 数据你怎么构造，怎样避免模型被训练“油了”SFT 最大的问题不是量不够，而是数据风格太单一，最后把模型训成一种固定腔调：很会说、很圆滑、但信息密度低。构造数据时我一般会先按任务拆层，比如信息抽取、工具调用、复杂问答、拒答、安全、长文总结、结构化输出，每一层的目标都不一样。然后再做难度分桶，避免模型只见过简单样本。另一个关键点是负面风格清理。很多数据表面上没错，但非常模板化，比如“这是一个非常好的问题，让我们一步一步分析”，这类东西在少量数据里没问题，规模一大就会把模型带偏。所以我会专门清掉这种“高礼貌、低信息”的样本，保留更接近真实...

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

九本大学（学院本），27届。目前0段实习，现在手上有两个offerr，一个创业惠康的offer说前期实习生不分流（看网上帖子，大概率进去干实施），另一个某某研究院的后端开发岗算是小厂。该如何选择，本人还是想往java开发发展的