亲爱的敬爱的家人们，想入门AI，别一上来就啃《深度学习》啊！实实在在的路径是：用工具 -> 解问题 -> 学原理。1.Step1：选一个主AI，用到极致。立刻选一个（Kimi/DeepSeek/通义），把它变成你的“超级同事”。让它帮你写周报、做竞品分析、读文献、润色邮件。每天至少向它提10个问题，练习Prompt（指令），这是新时代的“编程”。 2.Step2：用AI解决一个实际小问题。比如，你是营销专业，就用AI分析小红书爆文结构；你是HR，就用AI生成JD和面试问题。在解决具体问题中，你自然就知道该补什么（比如要学点基础Python做数据分析）。 3.Step3:第三步：建立...

我觉得我经历很丰富啊，为什么在西安只有7k😭

吓哭了，明天被面试塞满了

1. 项目拷打 问的非常细 , 聊了30min2. GRPO 里的 reward 一般怎么设计，怎么避免模型学歪GRPO 的 reward 设计关键不是“打分越多维越好”，而是要保证相对排序真的有意义。常见做法是把 reward 拆成几部分，比如正确性、格式遵循、长度惩罚、拒答合理性、安全性这些，再做加权组合。对于推理任务，最核心的一般还是结果正确性和过程可验证性；对于开放式生成，还得控制风格漂移和模板化输出。真正难的是 reward hacking。模型很容易学会一些表面上拿高分、实际上没解决问题的套路，比如故意写很长、固定套模板、强行迎合裁判模型。所以 reward 设计通常不能只靠单一 ...