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...

本人双非民办本科，有一段实习经历，投的工作 HR 看完不理或者直接挂掉了😑求拷打

客观说北京机会更多，上海生活更好。但"苦不苦"这事儿，跟城市关系真没那么大，跟你做什么工作关系更大。我朋友在北京大厂，虽然冬天冷得要命，但年薪40万、团队氛围好、天天能学新东西，他觉得一点不苦。我另一个哥们儿在上海外包公司，气候宜人又怎样？天天996改低级bug，月薪1万5，房租就要6千，他说每天都想逃。真正的苦是：在一个城市看不到希望。工资涨不动、技术没进步、存款攒不下，这才是最磨人的。至于天气冷点、房租贵点、地铁挤点，这些都是表面的苦，咬咬牙能扛。所以别纠结漂哪儿。问问自己：这个城市有没有你想要的机会？你在这儿能不能成长？三年后你会比现在更值钱吗？如果答案是yes，那就...