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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 ...

offer审批等了三天今天终于下来了，一个不好的消息就是暑期变日常了，但是hr说还是可以转正，感觉转正机会还是很渺茫的听说也是晚上十点十一点下班

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

自我介绍你的实习经历或者项目经历，你觉得哪个比较有亮点，我们展开聊聊 你做性能优化的出发点是什么，从哪些方面去做性能优化servicewoker缓存，你把什么放入servicework，具体展开讲讲说说性能指标的定义，从哪些地方做功可以导致指标的优化 做功点，比如你要优化你的fcp懒加载的原理是什么，为什么可以做到性能优化TTI的优化，你是怎么做的这些性能指标你是怎么获取的呢在上段实习中你做了什么vue2和vue3的区别vue2到vue3的迁移怎么做的，怎么实现新旧版本的迁移上份实习，你做的系统面向的用户是谁你在这些经历中，你觉得比较有挑战的点是什么假如你有一个客诉，但是你本地无法复现，你怎么...