各位前辈，求解答，长沙麒麟软件桌面OS研发的发展前景怎么样，加班强度大不大，会不会裁员?

大模型幻觉（Hallucination）是指模型生成与事实不符、缺乏依据或逻辑混乱的内容，其产生根源可从多个维度分析：数据驱动缺陷训练数据的噪声与偏见：大模型依赖海量互联网文本训练，而网络数据本身包含错误信息、主观偏见、过时知识甚至虚构内容。模型无法辨别数据真伪，可能将错误模式内化为“知识”。长尾知识覆盖不足：即使训练数据规模庞大，某些冷门领域或细节知识仍可能缺失。当模型被迫生成此类内容时，可能通过“脑补”填补空白，导致虚构。数据时效性滞后：模型训练存在时间差（如GPT-4数据截止到2023年10月），无法获取最新事件或研究成果，可能生成过时信息。概率生成的本质：模型通过最大化token预测概率生成文本，目标是“流畅合理”而非“真实准确”。当高概率路径与事实冲突时，模型优先选择语言连贯性。缺乏现实世界感知：模型仅学习文本间的统计关联，缺乏对物理世界、因果关系或社会常识的深层理解。例如，可能生成“太阳从西边升起”的合理句式，但违背常识。自回归生成误差累积：生成过程逐步依赖前文，早期错误（如错误的前提假设）会导致后续内容偏离事实，形成“幻觉链”。训练目标与评估偏差损失函数局限性：训练时以预测下一个token的准确性为目标，未直接优化事实正确性。模型擅长模仿语言模式，但缺乏事实核查能力。缺乏显式知识验证机制：传统架构未内置实时知识检索或逻辑推理模块，无法在生成过程中交叉验证信息真实性。应用场景的复杂性模糊性指令的过度泛化：当用户需求模糊（如“写一篇关于量子物理的论文”）时，模型可能虚构术语、引用不存在的文献以完成响应。对抗性提示诱导：特定提问方式（如“请描述历史上不存在的某场战争”）可能触发模型的创造性生成模式，混淆虚构与事实边界。缓解幻觉的常见策略知识增强：引入检索增强生成（RAG），实时调用权威数据库辅助生成。强化对齐：通过RLHF（基于人类反馈的强化学习）优化模型对“真实性”的偏好。不确定性标注：让模型主动标记低置信度内容，如“据某些资料显示…”。 #牛客激励计划#  #AI产品经理#  #产品经理#  #聊聊我眼中的AI#  #聊聊我眼中的AI#  #如果可以选，你最想从事什么工作# #牛客AI配图神器#

4.7更新，收到offer了发出来求个好运，求求团子收留我吧，你知道的我外卖一直都是用美团的，至于饿了么，我祝他好运。部门业务研发，好像是到店的部门，base上海总时长约1h1.自我介绍2.拷打实习（20-30min）实习基本上是以交流的方式问答，唯一一个没答出来完全卡壳的是根据实习业务重新分库分表会怎么设计，问得比较细，分多少个库，为什么这么分，分库分表有什么维度可以考虑。这个是真没想过也不太会，请教一下大伙分库分表的思路。3.问AI（30-40min）我不太确定这个ai到底是问我项目呢还是说就是在问对ai的使用和了解（我在学校跟了一个做RAG的项目，没写在简历上在自我介绍的时候提了一下）回忆了一下大概有这么些问题讲一下17年以来大模型的发展（我说我不是专职做这个的，我主要是后来才跟的去做rag的）那你说一下你对rag的理解你说你们做的是graphrag，那graphrag和其他的rag最主要的区别你认为是什么你在其中主要负责跑benchmark和evaluation，那有什么具体的评判指标吗？（说了两个比较常见的metric，其实这个问题一面的时候也问了我）平常怎么用AI学习的你认为怎么样能写好一个prompt4.手撕两道hot100，k个一组反转链表+三数之和，直接秒了（还好都是hot100，我听他说要手撕两道的时候心都凉了）5.杂问老家在哪base地有想法吗深圳和上海你更喜欢哪里（主要是我和他说我在深圳住）什么时候能入职+能实习多久你自己的优缺点是什么，有没有觉得自己需要提高的地方？反问：部门业务为什么美团现在这么爱问AI什么时候知道结果许愿一下oc，求求了美团，我什么都会做的，收留一下我吧

Time line:一面3.20二面3.25oc4.2offer4.7等的过程特别煎熬 幸好最后结果是好的 暑期投了很多 团子是第一个给面试的 也是第一个给二面的 很知足了一面:1.自我介绍2.项目里面提到了spring ai问了会话管理之类的问题(但是啵主没有怎么准备就一再强调只是调用了api)3.问了项目里面的缓存击穿怎么解决(啵主脑子一抽背成了穿透)说完之后反正过来立马道歉纠正面试官也笑了后来啵主透红着脸面完一整场4.问了项目中秒杀库存扣减是怎么做的5.问了另外一个项目中mybatis联表查询怎么做(啵主对mybatis已经忘光光了只想起来一个配置文件)面试官引导说自定义注解也是不太记得了6.项目问完之后开始让我对技术排排序不局限于java 我说java并发 他就问我并发包下面有什么 紧接着问了CAS等一系列并发问题但都没有很深入7.并发聊完了就开始问jvm，问我内存结构和垃圾回收器(啵主直接八股吟唱面试官说学习的这么深入啊)8.之后就没有再问八股相关的东西了 开始开放性问题 他说再说话spring ai和大模型问我的了解之类的(啵主开始说自己的研究方向) 之后面试官对我的研究方向也挺感兴趣 就开始问我研究生阶段的横向项目9.还问了学习一个新东西(框架之类的)怎么学的 面试官对我的回答还挺认可的10.到这已经1h了 面试官人很好说那就做个题吧 给你出个简单的 就给我出了个二分查找 很快就写完了11.反问阶段问了业务(当时啵主根本没办法听清楚因为脑子非常紧张) 不过面试官讲的很细 后来我说没有什么想问的了 他又问了我入职时间北京能接受吗之类的 我以为要结束了 他又说如果有下一轮面试的话让我多准备准备大模型之类的知识 和我分享了很多技术笨人的第一次面试就此结束 第二天没等到二面 中间又隔了一个周末 以为要寄了 没想到周一约了二面二面:1.全程无八股无手撕都是对大模型和研究生阶段做的横向项目的拷打2.大模型的prompt RAG 微调 训练时候参数如何调整 Langchain框架了解吗3.之后问了一些开放性的问题比如参加过什么社团 担任什么职务 遇到最困难的事情之类的4.反问阶段还是问了业务 面试官问了入职时间之后就结束了