1. 自我介绍2. 项目拷打，重点说训练目标、数据构造和效果闭环3. SFT 的损失函数怎么计算，如果样本长度差异很大要注意什么SFT 本质上还是标准的 next-token prediction，常见就是对目标输出 token 做交叉熵损失。对于指令微调来说，通常不会对整个输入输出序列都算 loss，而是只对 assistant 部分或者需要学习的 target 部分做 mask。这样模型重点学习回答分布，而不是把用户输入再复述一遍。样本长度差异很大时，最需要注意的是 loss 的归一化方式。如果直接对 batch 求和，长样本会天然占更大权重，训练会向长回答风格偏移。更稳的做法通常是按有效...

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

，有没有什么老主神学，祝我一臂之力

适合大厂的人，我称之为 “大厂特种兵体质”：体质一：​ 目标驱动 能在方向频繁调整、信息模糊的海量任务中，给自己设定清晰里程碑和关键结果。大厂资源多，但没人有义务给你划重点。等待被安排的人，第一个季度就会被边缘化。体质二：​ 模块化生存 能快速将一个庞大、复杂的系统，解构成自己能理解、能负责的模块，并高效与上下游十几个模块的负责人协同。沟通成本巨高，需要极强的主动拉通、同步、争取资源的能力。​ 喜欢单打独斗、厌恶开会的人会痛不欲生。体质三：​ 抗压与钝感 能承受业务一夜转向、团队重组、周围同事突然离职、以及高频高压的评审。需要一种“职业钝感力”，不因一时的否定、变化或冲突陷入情绪内耗，能快速聚...