22年10月毕业的还有春招的机会吗

大模型幻觉（Hallucination）是指模型生成与事实不符、缺乏依据或逻辑混乱的内容，其产生根源可从多个维度分析：数据驱动缺陷训练数据的噪声与偏见：大模型依赖海量互联网文本训练，而网络数据本身包含错误信息、主观偏见、过时知识甚至虚构内容。模型无法辨别数据真伪，可能将错误模式内化为“知识”。长尾知识覆盖不足：即使训练数据规模庞大，某些冷门领域或细节知识仍可能缺失。当模型被迫生成此类内容时，可能通过“脑补”填补空白，导致虚构。数据时效性滞后：模型训练存在时间差（如GPT-4数据截止到2023年10月），无法获取最新事件或研究成果，可能生成过时信息。概率生成的本质：模型通过最大化token预测概率生成文本，目标是“流畅合理”而非“真实准确”。当高概率路径与事实冲突时，模型优先选择语言连贯性。缺乏现实世界感知：模型仅学习文本间的统计关联，缺乏对物理世界、因果关系或社会常识的深层理解。例如，可能生成“太阳从西边升起”的合理句式，但违背常识。自回归生成误差累积：生成过程逐步依赖前文，早期错误（如错误的前提假设）会导致后续内容偏离事实，形成“幻觉链”。训练目标与评估偏差损失函数局限性：训练时以预测下一个token的准确性为目标，未直接优化事实正确性。模型擅长模仿语言模式，但缺乏事实核查能力。缺乏显式知识验证机制：传统架构未内置实时知识检索或逻辑推理模块，无法在生成过程中交叉验证信息真实性。应用场景的复杂性模糊性指令的过度泛化：当用户需求模糊（如“写一篇关于量子物理的论文”）时，模型可能虚构术语、引用不存在的文献以完成响应。对抗性提示诱导：特定提问方式（如“请描述历史上不存在的某场战争”）可能触发模型的创造性生成模式，混淆虚构与事实边界。缓解幻觉的常见策略知识增强：引入检索增强生成（RAG），实时调用权威数据库辅助生成。强化对齐：通过RLHF（基于人类反馈的强化学习）优化模型对“真实性”的偏好。不确定性标注：让模型主动标记低置信度内容，如“据某些资料显示…”。 #牛客激励计划#  #AI产品经理#  #产品经理#  #聊聊我眼中的AI#  #聊聊我眼中的AI#  #如果可以选，你最想从事什么工作# #牛客AI配图神器#

之前看面经分享帖的时候，学到了已经上岸大厂的前辈的做法。在准备暑期实习时，我也效仿着根据以往的真实面经整理八股。从牛客、小破站等各个平台搜集了上千篇真实面经，自己整理得到了面试题，根据题目在面试题中出现的频率以及我自己、交流群、好朋友面试被问到的频率进行了分类整理，得到⭐🌟💡三种级别的。在此，给大家分享一下我自己面试被问到的题目，以及我根据以往面经整理得到的题目。各位uu可在专栏关筑一波：https://www.nowcoder.com/creation/manager/columnDetail/Mq7XxvTop 博主都订阅了，比如“Java 抽象带篮子”（7000+ 粉丝），在这里感谢...

因为时间原因约了个周日面试，结果到现在没消息，官网没挂。感觉有可能是从周日到周五算一波，上周六之前约面的大多都在这周一来消息了想问下有没有跟我一样上周日约面，但已经约HR面的牛友呀？Update：4.7早上10点发了面试预约，电话面#拼多多##拼多多求职进展汇总#

上次挂了又被捞了，发出来攒攒人品，许愿oc4.8 一面4.10 二面👜面试岗位：核心本地商业-大模型算法📖面试问题：一面（105分钟）：15分钟手撕三数之和（写的时候大于小于号写反了，找了好久Bug，还好写出来了）深入拷打论文项目实习对最近的图像编辑方法有了解吗？（回答最近openai发布的直接支持文字指令修改图像的模型）你觉得他们是怎么训练的？GRPO和PPO主要的区别在哪里？GRPO为什么选择组内奖励排序？有接触过强化学习方法吗？二面（50分钟）：讲了一篇论文，然后纯聊天，无八股，无手撕。面试结束的时候我问后续流程，面试官说没有hr面了，二面通过就直接发offer，但是有没有hc不确定...