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...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

刚看到百度今年暑期实习的数据，5000+Offer，90%AI岗。说实话，第一反应是：这规模，有点狠。简单拆一下这个数字背后的逻辑，你就会明白为什么这可能是27届最好的窗口期。作为一个去年刚经历过校招、现在已经在搬砖的25届小学长，我简单说几个让我觉得“这波27届确实赶上好时候了”的点。1.这个数字，放在之前不敢想我记得投暑期实习的时候，百度的盘子大概是2000-3000的量级，专项也就三个。今年直接干到5000+、七大专项。不是说百度以前不好，而是今年的供给量明显上了一个台阶。放在头部大厂里，能把暑期实习开到5000+的，一只手数得过来。而且90%是AI岗，这意味着名额基本都集中在我这种学计...