交通银行河南分行 软开 AI面试

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...

第一段实习死活找不到沟通 200+，只有 5 个面试

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

timeline:3-25 boss上投递被一位善良的节节hr捞起，此时很激动，因为本人boss投大厂一直都是被已读不回or谢绝状态，但是hr看了简历问了base地没下文（很难受）3-26 面两家广州小厂，拿到两份保底offer，同时节节hr跟我约一面，感觉和做梦一样3.31 一面，当天下午约二面4.1 二面，面试中得知我们这边只用两面，下午面完等到晚上9点还没接到约hr面电话，含泪打开牛客想写一篇仅自己可见的emo文（因为为了字节，前面两份保底offer等不了我那么久，已经失效了，相当于字节没过，又得重新找实习，这段时间白忙活），这时低头看boss，发现有个hr要跟我交换微信，心头一惊，点进...