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 ...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

腾讯面试这个状态是啥意思

前30min自我介绍+项目经历。ps:项目经历感觉没问很深的细节，也没拷打，就看我简历的技术栈来问的（看你这边写熟练mysql，那巴拉巴拉，看你熟练http，tcp，那巴拉巴拉）。agent项目细节一个没问。项目部分问题：1.你这些是实习项目吗？（我说找的然后自己做优化）2.你这个里面为什么用Lua脚本？3.redis那个服务端，怎么保证这个原子性的？4.redis的实现架构上，比如说他的线程模型，进程模型，以及他的并发角度，来解释一下他的原子性。5.redis的持久化策略？为什么两个都用？6.我看你用了一个令牌桶+滑动窗口双算法限流，这个地方能简单描述一下调研了哪些限流方案？，或者你了解哪些...