释放🦐和🌸的hc

引言每到校招季，这个话题就会吵一轮。一边是"学历不重要，能力说话"，然后贴出某个专科逆袭大厂的励志故事。另一边是"别骗自己了，简历过不了筛选系统一切都是零"，然后贴出某厂"仅限 985/211"的招聘要求截图。两边都对，但都只说了一半。真实情况是：学历重要，但它的"重要"不是你以为的那种重要。 它不是一票否决，也不是无关紧要——它是一个在特定环节起作用的筛选变量，而你完全可以通过其他变量去对冲它的影响。以下不讲鸡汤，只讲机制和策略。第一个事实：学历在校招中的作用被高估了，也被低估了被高估的部分：很多人以为学历决定了...

双非学校， 八股大概看了一遍，该去投中大厂吗，还是继续沉淀再投。

最后还是去鹅了，选来选去也没什么可选的，暑期到现在也就字节跟腾讯给了面试，腾讯很快就过了，业务一般，身边很多人劝留在手子，但是还是想试试新的机会，纠结来纠结去，其实也就是一份工作而已，自己之前把它看得太重了，希望之后能放轻松对待吧。timeline3.12一面3.16二面3.23三面，面完直接转HR面3.24HR面，面完直接转录用评估3.25oc

1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别，线上项目里你会怎么选？答：SFT 是监督微调，核心是让模型学会“像人一样回答”，训练数据一般是 prompt-response 对，优点是简单直接、稳定、成本低，适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT，再训练奖励模型，然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好，缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习，而是直接利用偏好对做优化，训练上比 RLHF 更简单，效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用，通常优先级往往是 SFT ...