为什么你这个Agent项目选择用 SSE 而不是 WebSocket？是怎么考虑的技术选型 在最近的 AI Agent 相关面试中，我发现这是一个必考的“送分题”。如果仅仅背诵“SSE 是单向、WebSocket 是双向”这类基础定义，很难打动面试官。 面试官真正想考察的，是你对业务场景的适配能力以及对网络协议架构的深度思考。以下是我总结的深度回答思路。 一、 核心分歧点：场景驱动选型 在面试中，我通常会先抛出一个观点：没有最好的协议，只有最适合业务的协议。  SSE (Server-Sent Events)：本质是基于 HTTP 的“长轮询升级版”。服务器在处理完请求后，保持连接开启，不断推...

让我填高考排名分数就算了，还问我大学努不努力，有无acm 队我要真打acm 还有必要找这种中厂水面试经验吗不管了瞎填吧，那就面试会会你，看看面试官有多抽象

目前大三下，学院本，投了五百多份简历，才得到的这份实习，大概是一个八九百人的厂，分公司挺多，但是来三天了，啥工作任务都没有，每天坐在那里刷力扣，我想问问各位大佬这种情况正常吗

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 ...