求offer选择建议 百度 VS 贝壳

周一早上，导师站在我工位旁边，把笔记本电脑转向我，屏幕上是一张监控大盘。 "这周我去上海出差，跨团队做技术对齐。这几个核心指标你盯着，有异常先看看，拿不准再找我。" 我点了点头，心里其实有点紧张。来拼多多实习两个多月了，系统的代码我已经比较熟悉，日常的需求开发也能独立完成。但"系统交给你"这五个字的重量，我是第一次感受到。 导师像是看出了我的犹豫，拍了拍我的肩："放心，之前你处理的那几个问题都挺好的。遇到不确定的，群里喊一声就行。" 前三天，一切风平浪静。我按部就班地处理了两个小需求，跟进了一个测试环境的问题，还帮隔壁组的同学排查了一...

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

1、RAG 里的幻觉怎么解决？RAG 幻觉一般来自三种情况：没有召回到正确证据、召回到了但排序不对、证据足够但模型还是自己补。解决也要对应分层。第一层是提高文档质量和召回质量，比如切片更合理、用混合检索、做 query rewrite、加 metadata 过滤。第二层是重排层，用 rerank 模型让最相关证据排前面。第三层是生成层，要让模型严格基于证据回答，证据不足就拒答，不允许自由扩写。如果从更抽象的角度看，幻觉问题本质上是“系统回答倾向强于证据约束”。所以真正要解决的是：让系统在信息不足时学会克制，而不是为了流畅性硬编一个完整答案。2、LoRA 微调原理LoRA 是 Low-Rank ...