1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别，线上项目里你会怎么选？答：SFT 是监督微调，核心是让模型学会“像人一样回答”，训练数据一般是 prompt-response 对，优点是简单直接、稳定、成本低，适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT，再训练奖励模型，然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好，缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习，而是直接利用偏好对做优化，训练上比 RLHF 更简单，效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用，通常优先级往往是 SFT ...

大家都在说今年找实习难，但是字节跳动招7000+，腾讯招10000+，合计1.7万个实习生岗位。这规模都快赶上某些985大学一届本科生的总数了。但是具体细节确别有洞天，字节7000个坑，研发类占了4800；腾讯更夸张，技术产品岗直接扩招39%，潜台词：能熟练使用AI工具的复合型人才实习生越多，正式工越少，与其说是实习生不如说是临时工。国家应该限制实习，每个人实习有上限，另一个不允许企业大规模招超长期实习生

相比一面偏基础与语言细节，微信支付的二面明显更偏向系统设计 + 工程能力 + 真实场景问题。整体感受可以总结为一句话：不再考“你会什么”，而是考“你在复杂系统里能不能做决策”。问题往往有几个特点：从项目出发，一路深挖强调高并发、高可用、数据一致性关注线上问题处理经验非常看重“设计能力”和“取舍意识”很多问题没有标准答案，但每个问题都可以被不断追问：为什么这么设计？有没有更优解？代价是什么？下面是整理后的核心问题清单。项目与工程能力介绍你做过的最有挑战性的项目，核心难点是什么？项目中最大的技术瓶颈在哪里？你是如何定位的？如果让你重新设计这个项目，你会如何优化架构？项目中有没有出现过线上事故？你是...