听说牛客许愿很灵

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...

大家帮我看一下我的简历，真是没招了，2026听劝版~

1. 你做过的后训练项目里，最难解决的问题是什么2. SFT 数据你怎么构造，怎样避免模型被训练“油了”SFT 最大的问题不是量不够，而是数据风格太单一，最后把模型训成一种固定腔调：很会说、很圆滑、但信息密度低。构造数据时我一般会先按任务拆层，比如信息抽取、工具调用、复杂问答、拒答、安全、长文总结、结构化输出，每一层的目标都不一样。然后再做难度分桶，避免模型只见过简单样本。另一个关键点是负面风格清理。很多数据表面上没错，但非常模板化，比如“这是一个非常好的问题，让我们一步一步分析”，这类东西在少量数据里没问题，规模一大就会把模型带偏。所以我会专门清掉这种“高礼貌、低信息”的样本，保留更接近真实...