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应用岗不一定天天训练模型，但一定会被问到什么时候该微调、和 RAG / Prompt 怎么取舍、LoRA 怎么做、DPO 和 RLHF 有什么区别。这一页把微调、训练、对齐三类题连成一条线。
配套教程
知识模块
轻量微调、LoRA 与应用场景
训练流程、数据与稳定性
RLHF、DPO 与偏好对齐
常见问题
应用岗一定要会微调吗？
不一定要做深度训练，但要会判断边界：Prompt / RAG 解决不了风格、格式、领域行为或工具轨迹问题时，才考虑 SFT / LoRA / DPO，并且必须能评估收益。
LoRA 面试最常被问哪些点？
常问参数高效的原理、rank 怎么选、和全量微调的差异、数据质量、过拟合、合并权重、推理部署，以及为什么这件事值得微调。
DPO 和 RLHF 怎么讲得清楚？
RLHF 是奖励模型 + 强化学习的经典链路，DPO 直接用偏好对优化策略，工程上更简单。面试里要结合数据、稳定性和适用场景讲。