为减少AI幻觉，核心设定包括：知识边界约束（明确声明"我不知道"的边界，避免对未知领域强行生成）事实核查机制（对关键信息进行多源验证，优先引用权威来源）置信度标注（对不确定内容添加"可能""据推测"等限定词）用户意图对齐（反复确认模糊需求，避免过度解读）。技术层面采用检索增强生成（RAG）架构，将生成内容锚定在可信知识库上；在训练数据清洗阶段强化事实性标注，并设置拒绝回答高风险领域（如医疗诊断）的硬性规则。这些设定通过系统级约束和生成策略双重把关，降低幻觉概率。

一整个面试下来，感觉正浩的技术面真的很扎实！趁热乎整理一波面经（纯干货版），希望能帮到准备面试的学弟学妹们～ 【结尾有血泪总结建议！】🔧 【一面 · 硬核技术面】面试官问的非常细致深入🔥，主要围绕电源知识，我总结出的题目供参考：1为什么相同载波频率下，单相全桥用单极性倍频比双极性调制，变压器发热少？2为什么光靠软件死区不够可靠？（死区门道多啊！）3MOSFET vs IGBT，优缺点怎么选？（器件基础）4LCL滤波器咋设计？（公式忘了，幸好说清了关键参数影响😅）5LC vs LCL滤波器区别？6逆变器输出电流THD从3%降到2%以下，你会改啥？7Boost拓扑和输入输出关系？（基础中的基...

一面原定1月5号下午，结果5号上午说下午来不了了，然后时间改到12号下午，面试途中更是演都不演了，只问了一些很肤浅的问题包括但不限于大学里有哪些觉得难的课，为什么觉得难。然后就没然后了，面试之前问了一大堆东西，还鸽我一次面试，面试直接当kpi

作为2026届应届生，我感觉今年春招“金一银二”有点虚。很多大厂HC还没完全释放，苏州本地的新能源、3C行业岗位倒是开得不少，但竞争也更激烈。不过我已经提前联系了几个学长学姐内推，打算一月底就开始投简历，毕竟“早鸟才有虫吃”，别等二月扎堆。