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...

锐评一下我的简历吧，投几天了都没有找到，成都双非本。

这种的是真的假的，有没有什么陷阱啊

1. 介绍一下你做过的项目，挑一个你最有代表性的详细讲一下答：我会优先挑一个和嵌入式强相关、并且自己参与度最高的项目来讲，不建议把项目讲成“功能介绍”，而是要讲清楚自己具体做了什么。可以按照下面这个结构回答：项目背景先说项目是做什么的，比如智能小车、控制板、采集系统、机器人、车载节点或者某个比赛作品。再说项目解决什么问题，应用场景是什么。我的职责负责哪一部分硬件和软件。比如负责底层驱动、通信协议、任务调度、传感器数据采集、控制算法、上位机联调等。技术方案用了什么主控，比如 STM32、ESP32、NXP、TI。外设接口有哪些，比如 UART、CAN、SPI、I2C、ADC、PWM。软件架构是裸...