摘要： 针对大模型后训练（PPO/DPO）的畏难心理，本文提出工程化学习路径： 1️⃣ 心理脱敏：明确后训练核心是“可控梯度更新”，非强化学习理论； 2️⃣ 聚焦DPO：掌握数据格式、loss设计、β参数作用等5个关键点，1周速成； 3️⃣ 实践验证：通过调参对比SFT/DPO效果，记录失败模式； 4️⃣ 面试导向：整理方法对比表（PPO/DPO/GRPO）和应答模板，强调工程取舍而非公式推导。

摘要 本文为AI研二学生提供了一份大模型/强化学习方向面试准备指南，重点分析了RLHF/RFT岗位的核心考察点，包括强化学习算法、大模型训练流程、优化技术等五大知识板块。针对可能的知识盲区，推荐了分阶段学习路径：先夯实强化学习基础（Sutton教材+David Silver课程），再掌握RLHF/RFT技术（Alignment Handbook+关键论文），最后通过实践项目巩固。文章特别强调PPO

这篇文章详细解释了OpenHands系统中LLM、Agent和MCP三者之间的关系与协作机制。主要内容包括： 角色分工： LLM（如DeepSeek v3）负责思考和生成文本 Agent作为编排层管理工具调用流程 MCP Server提供具体工具服务 MCP Client负责通信连接 工作流程： Agent将可用工具清单注入LLM提示词 LLM决定是否调用工具 Agent执行实际工具调用并回传结果

GELU激活函数论文虽被ICLR 2017拒绝，但通过arXiv预印本广泛传播，被引用超8000次。该研究将随机正则化与非线性激活结合，推导出GELU(x)=x·Φ(x)的数学表达式。BERT等大模型通过实验验证了其优越性，使其成为默认激活函数。这一案例体现了"理论创新→实验验证→生态扩散"的传播路径：预印本开放共享→明星模型采用→开源社区推广，展示了学术成果价值未必依赖传统发

在策略优化中：它是直接的优化目标，公式就是核心工具。在价值函数方法中：目标是找到能最大化长期价值的动作，而不是直接对策略求导。在模型基方法中：目标是学习环境模型，再用模型来规划最优行为，期望回报是通过模型推演得到的。所以，强化学习并不是“都围绕这一个公式”，而是围绕“如何让智能体在环境中获得最大累计回报”这个核心问题，发展出了多种不同的技术路径。如果你想更清晰地看到这些流派的区别，我可以帮你整理一

我做了一个动作，如果结果比我原本对这个状态的预期好，就提高这个动作概率；如果更差，就降低。而 Version 4 用的“好或差”的度量就是：以你现在的背景（已完成预训练 + SFT，还在系统学 RL）：✅ 你完全走在「大模型研究生 / 工程实习生」的正确主线上❌ 千万别掉进“传统 RL 深水区”

摘要：本文基于Chinchilla Scaling Law分析了MoE模型训练中的参数与数据比例问题。通过计算得出，当前配置（14.8B tokens/75M激活参数）存在严重的数据冗余和模型容量不足问题，数据量超出理论最优值10倍。文章指出这种配置会导致训练效率低下，建议优先扩大模型规模而非增加数据量，并提供了三种改进方案：1）将模型参数提升至740M；2）提前停止训练；3）转向其他研究目标。最

本文主要讨论BPE算法优化和GPT-2分词实现。作者计划本周完成BPE算法优化（包括更新算法和多线程训练），收尾happy_llm项目，并开始minimind学习。重点分析了GPT-2的BPE分词规则，发现其会在单词前保留空格，这可能是为了保持上下文边界。在优化方面，指出合并best_pair的过程可以并行处理，但确定全局最高频best_pair仍需单线程完成。代码示例展示了如何使用正则表达式实现

追求数据多样性，通常1 Epoch（或稍微多一点的高质量数据重采样）。数据不够，容量未满，通常需要多 Epoch来收敛。如果你对Scaling Law（扩展定律）感兴趣，我可以为你详细解释Chinchilla 公式，或者帮你分析一下 MiniMind 这个项目的代码结构，看看它是如何处理数据加载（DataLoader）以支持这 1 个 Epoch 的。你需要哪方面的帮助？

摘要：针对1个月内求职导向的大模型后训练学习，建议采用"李宏毅打底+CS234拔高"的混合策略。李宏毅课程(4小时)适合快速掌握PPO核心原理，CS234(3小时)的DPO作者讲座是面试加分项，再辅以李宏毅2024课程(1小时)了解RLHF实战应用。这种组合既能快速理解原理写出代码，又能掌握前沿技术应对面试，避免陷入完整课程耗时过长的困境。重点推荐CS234 Lecture 9