RLHF 与 DPO 训练实战：从奖励模型到人类偏好对齐
RLHF（基于人类反馈的强化学习）是 ChatGPT、Claude 等对话模型「涌现」出 helpfulness 和 harmlessness 的核心技术。本文深入讲解 RLHF 的三阶段训练流程、PPO 算法的实现细节、奖励模型的标度律，以及 DPO（Direct Preference Optimization）这一无需强化学习的替代方案，附完整训练代码与超参调优策略。
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MLOps 模型监控与可观测性：从指标采集到告警自治
模型上线后并非一劳永逸——数据分布漂移、概念漂移、模型退化会悄然侵蚀预测质量。本文系统讲解 MLOps 中的模型监控与可观测性体系：从指标采集架构、漂移检测算法、LLM 专项评估，到告警自治与自动回滚策略，帮助团队实现从被动救火到主动防御的运维升级。
机器学习的学习计划
为有编程基础的学习者设计 12 个月机器学习学习计划，覆盖数学基础、Python、经典算法、深度学习、项目实践、工具选择、评估方法和求职作品集。