鼠鼠bg211本，无ai项目，感觉来不及，最近会补些ai东西，目前情况如下1.字节不给面，去年脏过面评，过年前几天打电话约面，没状态遂放弃，暑期不约面2.虾皮日常，一面挂，实习讲的粗3.腾讯暑期，一面挂，项目准备不充分，瞎扯被面试官识破4.快手一面挂，一些深八股还有场景纵然有思考，但有4,5个槽点，不给推流程了5.拼多多因为要补考，笔第二次，成绩2.多，被挂，学长去年字节实习4月多离职的，5月拿到的offer,以为并不晚，现在看来确实有点晚6.美团不约面,还以为是救命稻草，今年没想到啊没想到，看到问ai了，我最近研究研究7.网易互娱4.1笔第二场（成绩1.37），感觉有点晚，我都看见有人拿of...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

26届本科，这样的简历春招能拿到offer吗

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...