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RLHF面试精要解析：从基础到核心算法 本文摘要总结了RLHF(基于人类反馈的强化学习)的核心概念与技术要点。RLHF通过三阶段流程解决大模型对齐问题：1)监督微调学习指令跟随能力；2)奖励模型训练学习人类偏好；3)PPO算法优化策略。关键创新点在于使用比较数据而非绝对评分训练奖励模型，结合KL散度惩罚防止过度优化。数学基础包括Bradley-Terry偏好模型和PPO目标函数，其中KL惩罚项兼具

RLHF面试精要解析：从基础到核心算法 本文摘要总结了RLHF(基于人类反馈的强化学习)的核心概念与技术要点。RLHF通过三阶段流程解决大模型对齐问题：1)监督微调学习指令跟随能力；2)奖励模型训练学习人类偏好；3)PPO算法优化策略。关键创新点在于使用比较数据而非绝对评分训练奖励模型，结合KL散度惩罚防止过度优化。数学基础包括Bradley-Terry偏好模型和PPO目标函数，其中KL惩罚项兼具

监督微调(SFT)面试指南精要 监督微调(SFT)是使通用大模型适应特定任务的关键技术，在面试中常被考察。本文概述了SFT的核心要点： 基础概念： SFT位于预训练与RLHF之间，使用标注数据调整模型 相比预训练，SFT数据量小、学习率低、目标特定 与提示学习相比，SFT更新模型参数而非仅调整提示 技术原理： 目标函数基于最大似然估计 需防止灾难性遗忘，采用小学习率、正则化等策略 学习率调度策略需

监督微调(SFT)面试指南精要 监督微调(SFT)是使通用大模型适应特定任务的关键技术，在面试中常被考察。本文概述了SFT的核心要点： 基础概念： SFT位于预训练与RLHF之间，使用标注数据调整模型 相比预训练，SFT数据量小、学习率低、目标特定 与提示学习相比，SFT更新模型参数而非仅调整提示 技术原理： 目标函数基于最大似然估计 需防止灾难性遗忘，采用小学习率、正则化等策略 学习率调度策略需

大模型技术快速发展，在带来广泛应用前景的同时也面临数据安全、隐私保护、内容合规等严峻挑战。国家出台《生成式人工智能服务安全基本要求》，从语料来源、模型生成、安全措施等方面提出规范要求。OWASP组织发布大模型TOP10安全风险清单，警示潜在攻击方式。网宿科技基于实践经验，从数据安全、模型流转、内容合规等维度构建评估方案，旨在提升大模型安全性，促进行业健康发展。通过技术研发和监管完善，平衡创新发展与

大模型技术快速发展，在带来广泛应用前景的同时也面临数据安全、隐私保护、内容合规等严峻挑战。国家出台《生成式人工智能服务安全基本要求》，从语料来源、模型生成、安全措施等方面提出规范要求。OWASP组织发布大模型TOP10安全风险清单，警示潜在攻击方式。网宿科技基于实践经验，从数据安全、模型流转、内容合规等维度构建评估方案，旨在提升大模型安全性，促进行业健康发展。通过技术研发和监管完善，平衡创新发展与

MCP（Model Context Protocol）作为连接大语言模型与外部工具的新兴标准协议，正成为AI工程师面试热点。摘要从基础概念、核心组件到实战应用全面解析MCP：1）定义标准化交互方式，提供安全、可扩展的工具集成框架；2）包含Client、Server和Transport三层架构；3）通过沙箱隔离、权限控制等保障安全性；4）支持动态工具注册和多样化工具类型；5）相比传统API集成具有开

MCP（Model Context Protocol）作为连接大语言模型与外部工具的新兴标准协议，正成为AI工程师面试热点。摘要从基础概念、核心组件到实战应用全面解析MCP：1）定义标准化交互方式，提供安全、可扩展的工具集成框架；2）包含Client、Server和Transport三层架构；3）通过沙箱隔离、权限控制等保障安全性；4）支持动态工具注册和多样化工具类型；5）相比传统API集成具有开

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