1. 自我介绍2. 项目拷打3. 如果让你从 0 到 1 设计一个生产级 AI Agent 系统，核心架构怎么拆？生产级 AI Agent 系统一般拆成接入层、编排层、模型层、记忆层、工具层、知识层、状态层、观测层和安全层。接入层负责用户请求接入、鉴权、限流和会话管理。编排层负责意图识别、任务拆解、路由不同执行链路。模型层负责推理、规划、总结和结构化输出。记忆层负责短期会话记忆和长期用户记忆。工具层负责调用搜索、数据库、工单、日志、订单、风控等外部系统。知识层负责 RAG 检索、重排、知识库版本管理和权限隔离。状态层负责维护任务状态机、步骤执行记录、幂等控制和失败恢复。观测层负责 tracin...

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

boss沟通400➕了就几个要简历的无一个面试，很多要27以后的，28太难了感觉找不到实习了😓😓😓

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...