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...

双非一本，八股刚开始，这个简历能找到实习吗。。。

挑战全网最惨27届应届生。十几场面试全挂，道心破碎，后续不打算面了，先调整一下心态了。金三银四感觉和双非无关

嵌入式岗位的面试，有一个非常明显的特点：考点高度集中、重复率极高。很多人项目做了一堆，但一到面试却频频翻车，本质原因不是不会做，而是对“基础高频点”掌握不扎实。这篇文章帮你系统梳理嵌入式面试中最常见、最核心的考点，按模块拆解，一次吃透。一、C语言：嵌入式的“地基”1. 指针（必考中的必考）常见问题：指针和数组的区别？野指针、悬空指针是什么？二级指针的使用场景？函数指针怎么用？👉 面试本质：考你是否真正理解内存模型。2. const、volatile、staticconst：只读语义 vs 编译期常量volatile：防止编译器优化（硬件寄存器必备）static：局部：延长生命周期全局：限制作...