岗位：嵌入式软件(系统方向)面试前准备：无一面：大学学习了什么知识，介绍一下做过的项目？（stm监控，arm智能家居，arm监控）围绕stm32项目：有没有想过怎么降低功耗？（没想过）那你现在想一想？问在这项目你觉得收获到了什么？你用bmp编码的程序是怎么设计出来的？你怎么检查传过来的图片是否正确？（没传错。。）那你现在想想怎么检查？arm智能家居：用什么去录音？alsaalsa你知道什么功能吗？为什么要用alsa录音？为什么选择xml文本传数据？你是怎么调用科大讯飞的语音识别功能的？你是为什么要做这个项目？arm监控：你了解到opencv底层原理吗？问除了刚刚介绍的外设还有用过什么外设吗？问...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

因为考研没秋招，现在怎么都找不到合适的工作。。。

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 ...