最近发现一个宝藏开源项目 learn-claude-code，特别适合想入门 AI Agent 开发的同学。这个项目不是教你"怎么用 Claude"，而是带你从零搭建一个类似 Claude Code 的 AI Agent 系统，理解背后的架构原理。 项目地址：https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code  三个核心概念你必须掌握 1. Context Engineering（上下文工程） 确保 Agent 能访问正确的信息。静态知识（AGENTS.md、架构文档）+ 动态数据（日志、CI/CD 状态）共同构成 Agent ...

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

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...