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雨眸眸
2021-09-05 22:07
山东理工大学 Java
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52
2021-09-05
在牛客打卡10天,今天学习:刷题 54 道
每日监督打卡
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03-23 14:57
西安电子科技大学 Java
🌸 入职写了一个月全栈next.js 感想
背景介绍最近组内要做0-1的新ai产品, 招我进来就是负责这个ai产品,启动的时候这个季度就剩下两个月了,天天开会对齐进度,一个月就已经把基础版本给做完了,想要接入到现有的业务上面,时间方面就特别紧张,技术选型怎么说呢, leader用ai写了一个版本 我们在现有的代码进行二次开发这样, 全栈next.js 要学习的东西太多了 又没有前端基础,没有ai coding很难完成任务(十几分钟干完我一天的工作 claude4.5效果还不错 进度推的特别快), 自从trae下架了claude,后面就一直cursor claude 4.5了。nextjs+ts+tailwindcss+shadcn ui...
软件开发投递记录
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03-20 10:43
山东大学 嵌入式软件工程师
面试官问“为什么大模型会出现幻觉?”怎么回答
很多人被问到这个问题时,第一反应是:“因为大模型本质上是概率模型。”这句话不能说错,因为在别的题目场景下,这句话可以作为引用证明试用,但在这个问题下肯定远远不够。面试官往往会继续追问一句:“概率模型怎么了?概率模型就一定会编吗?”如果你答不上来,那这一题基本就丢分了。1:模型从一开始就不是为了“说真话”大模型的训练目标其实很简单:预测下一个最可能的Token。但关键在于,这个目标和“说真话”并不是一回事。在训练过程中,模型从来没有被明确区分过“这句话是真的”还是“这句话是编的”。它学到的只是:在某种上下文下,什么词最有可能出现。因此,它掌握的是语言的统计规律,而不是对世界的真实建模。这就带来一...
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03-23 09:03
吉林农业大学 算法工程师
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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 ...
AI-Agent面试实战...
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