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...

能的兄弟，能的，一天200k我肯定干

从一月中到现在，最大的感悟是累、其次是不要怀疑自己

2026年3月31日凌晨，Anthropic 旗下 AI 编程工具 Claude Code 的完整源码通过 npm 包意外泄露。51.2 万行 TypeScript 代码在数小时内被全球开发者镜像、分析、甚至用 Rust 重写。这是 Anthropic 一周内的第二次泄露事故，也可能是 AI 行业迄今最大规模的非故意代码曝光事件。  一、为什么会泄露？ 1.1 直接原因：一个被遗忘的 source map 文件 2026年3月31日，Anthropic 将 @anthropic-ai/claude-code 的 2.1.88 版本发布到 npm 公共仓库。问题在于——这个包里附带了一个 59....