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 ...

春节后投实习和校招到现在0面试，boss全是已读不回。鼠鼠是农林类垃圾二本的26届计科专业。是项目和实习太烂了吗，牛友们大佬指点下

27届双非本科，软件工程专业，想找前端开发和全栈开发，投简历才发现找工作有多难，正在备考系统架构师，准备考公试一下吧。有没有人可以帮忙看看我的简历，有哪些需要修改的地方。感谢

1、自我介绍2、说一下你日常中和实习中对于大模型的一些应用3、大模型应用到审核体系里面去的话，你有什么比较好的想法吗如果把大模型用到审核体系里，我会更倾向于把它设计成一个审核增强模块，而不是直接完全替代原有流程。因为审核场景最重要的是稳定性、准确率和可控性，如果一开始就把所有判断都交给大模型，风险会比较高。比较合理的方式是把审核拆成几层。先用规则和轻量模型做高确定性的初筛，把明显违规和明显正常的内容先分出去；对于边界模糊、语义复杂、上下文依赖强的内容，再交给大模型做进一步判断。大模型在这里可以承担语义理解、风险解释、相似案例归纳、标签推荐和辅助判定这些工作。这样既能利用它的泛化能力，又不会把整...