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 ...

早上一睁眼，第一封就来了我并不觉得他说的事情我      做不了，难道是我太骄傲了吗？

投递了很多，给面的比想象中少非常多，第一周就三个面试，感觉有还比较KPI，整体没有什么意思，希望下周可以好一点京东（约的最后一个面试，感觉之前面试已经有人选了）1：拷打实验室项目2：拷打百度项目3：如何执行动态代码的（Java）4：场景题，给你两个机器，进行负载均衡，一个60%，一个40%，如何操作半个多小时结束，无算法，后续显示流程挂（10-20）亿规模量化1：为什么选择量化2：找工作看重什么3：实习过程中怎么协调的4：你最有成就感的事情第一次投量化，面的第一个量化公司，下周还有一个规模大一点量化的面试。这周这个公司比较奇怪，笔试完先hr面再技术面，星期五好像打电话过来，然后被我手机当作骚扰...