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 ...

投递淘天前，boss上看了我的简历，然后邀请我投递他们部门，发了内推邮件过来让我填信息，还打电话跟我说赶紧投递，有什么问题可以问他，简历是他这过的，他可以给我过的，直接投就行。结果一志愿投完了给我挂了，问他就说简历初筛没过，不好意思，我又问他简历是你筛的吗？他说是的，我也不知道该说啥了

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递校招季翻了很多份 AI 方向的简历，发现一个规律：大家做的项目其实差不多——RAG、Agent、LLM 应用，技术栈也大同小异。但有的简历让人想立刻约面试，有的看完只记住了一串技术关键词。差距不在项目本身，在写法。同样是做了一个 RAG 系统，有人写"使用 LangChain 搭建了 RAG 系统"，有人写"对比了三种 chunking 策略后选用了基于段落结构的自适应切分，检索命中率从 62% 提升到 81%"。前者告诉我你用了什么，后者告诉我你思考了什么。面试官筛简历时真正在...