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 ...

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

测试的常见类型有哪些？看你用了部署ai，请问你用它干了什么？你在测试当中是怎么利用ai的？缺陷的生命周期？数据库断言解释一下？如何分析sql语句？你的自动化测试框架相比postman、apifox有什么优点？有用过openclaw吗？详细说一下遇见一个问题不确定是不是bug该怎么办？自己的职业规划？能实习多久？你手上有多少offer了？投简历的时候是只投杭州还是北上广深都投？为什么选择杭州？二面一个男的面试的，答得一般化，这个面试官有点注重ai的使用，面了15min，在问到你在测试当中如何利用ai的时候回答的不太好，面试官说了就这些吗？感觉要挂#牛客AI配图神器#