经历过也当过面试官，感觉面试官的“尖刻”，通常分三种，应对策略完全不同：第一种：压力测试型（占大多数）表现：连续追问细节，挑战你的方案，甚至质疑你的结论。比如：“你这个活动的成功，有没有可能是运气？”“你这个数据是怎么得到的？落地性经过检验了吗？”目的：考察你的抗压能力、逻辑扎实程度和自信水平。看你是在压力下崩溃，还是能冷静捍卫自己的观点。我们怎么办：保持镇定，把质疑当作深入的讨论机会。你可以说：“您提的这点很关键，我当时的考虑是…，从结果来看…，如果再来一次，我会加入…的验证。” 展示你的思考深度和成长性。第二种：秀优越感/PUA型（少数，但存在）表现：打断你说话，用居高临下的语气否定你的经...

  史上最尬，没有之一😂 我是社招。

感觉我的简历在本科生中也不算差，面试的时候八股和算法只要不挖的太深都回答的上来，为什么老是被一面挂😭最近被一面挂麻了，即使问了面试官对我的印象说还不错也仍然被一面挂，真有点怀疑人生了😭

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 ...