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...

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

1. FreeRTOS 中任务栈溢出是如何检测的？configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW 的两种模式有什么区别？答：FreeRTOS 提供两种栈溢出检测方式，通过 configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW 配置：模式1：在任务切换时检查栈指针是否超出栈边界。速度快，但如果溢出后栈指针又回来了，可能漏检。模式2：在任务创建时用固定值（0xA5）填充整个栈空间，切换时检查栈末尾的几个字节是否被改写。检测更可靠，但有轻微性能开销。两种模式都会在检测到溢出时调用 vApplicationStackOverflowHook()，用户在这里处理错误（比如打印任务名...