阿里算法大模型二面-校招

目前陆陆续续拿到了一些offer，主要投AI编译器、端侧模型推理优化，个人对中小芯片公司都不是很了解，不知道哪家的整体水平和前景更好一些，大家帮忙给点建议，几家的总包都还可以，差别不是很大

一、时间战略：抢占先机！秋招并非仅"金九银十"，7-12月均为关键期，11月正是普通学历学生的主战场。央国企补录甚至持续至次年1月，机会仍在。春招岗位数量和质量远逊于秋招，当前需立即行动。通过企业官网、校招平台及求职精灵获取实时招聘信息。二、信息网络：破解信息差壁垒1. 官方渠道企业官网"校园招聘"板块为信息源头，含岗位详情、网申链接及宣讲会安排第三方校招平台信息集中，但需辨别优质岗位2. 校园渠道985/211专场宣讲会提供直面企业机会，普通院校学生可通过第三方平台弥补校园双选会适合中小型企业及行业定向求职3. 国企/事业单位渠道国聘网、国资小新公众号及地方人社局平台为央国企招聘主阵地三、核心竞争力：简历与面试双突破简历优化（STAR法则实战）实习经历：量化成果（例："通过Python分析100+竞品，撰写1.5万字报告，提升用户转化率8%"）技能呈现：突出岗位关键词（如Excel数据透视表、Python数据分析）格式要求：简洁模板、一页A4纸、正装照片，规避ATS系统筛选风险面试突围策略前期准备：1小时研究企业业务+岗位要求，参考求职精灵面经题库群面技巧：无领导小组讨论中注重观点质量与协作表现单面要点：用STAR故事支撑回答，保持眼神交流与洪亮表达模拟训练：求职精灵提供AI模拟面试，提前模拟完成3-5轮实战演练四、Offer决策：规避签约风险关注三方协议关键条款，户口/档案解决方式，违约金合理性（通常5000-20000元），报到时间与提前实习要求，协议解除条件决策工具：利用求职精灵工作性价比测评，综合薪资、城市、通勤成本等因素多维度评估offer价值。行动建议：立即启动"信息搜集-简历优化-面试训练"三步行动计划，利用11月黄金期实现突围。普通背景学生通过系统化准备，完全可能在竞争中逆转局势。点击下方链接👀详细攻略，让求职精灵为普通背景同学们的求职黄金11月开挂！https://m.finsight.work/pages/activePage/general/index?pageCode=0F52EBAB

SFT/DPO/PPO/GRPO训练全解析 监督微调（SFT） 监督微调是语言模型训练的基础阶段，利用标注数据调整预训练模型的参数。训练过程使用交叉熵损失函数，优化模型对输入序列的预测能力。典型数据集包含指令-响应对，例如Alpaca或FLAN格式的数据。 损失函数公式为： [ \mathcal{L}{\text{SFT}} = -\sum{t} \log p(y_t | y_{<t}, x) ] 其中(x)为输入指令，(y_t)为时间步(t)的目标词元。 直接偏好优化（DPO） DPO通过偏好数据替代强化学习中的显式奖励模型。方法依赖离线数据集中的优胜-劣质样本对((y_w, y_l)...

数字马力第二批二面状态有变的吗