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 ...

说实话我当时秋招的时候就一个目标：必须进大厂。不是说小公司不好，而是我双非本，如果第一份工作再没个好平台背书，以后跳槽简历都不好看。事实上我把大厂投了个遍，笔试挂了一大半，面试又挂了几家，最后就拿了一个offer。过程确实很痛苦，但我觉得值。进来之后感受就是：流程规范、技术栈新、身边同事都很强，每天被卷但也确实在成长。而且说句现实的，大厂的薪资确实比同届去小公司的同学高出不少。当然我也知道大厂有大厂的问题，什么螺丝钉啊内卷啊，但我觉得对于实习来说，先进去学再说，后面想走随时可以走，但第一份工作的起点真的很重要。

现在AI这么恐怖，毕业26，能干到30吗？暑期实习也找不到，感觉快进斩杀线了啊

昨天分析了字节，今天来聊聊腾讯，腾讯目前在招agent相关岗位主要是社招为主，需要有相关经验的人才，不过应届生们也可以对照社招的标准去学习技能一、编程语言与框架Python（核心）+ PyTorch 等深度学习框架C++、C#、TypeScript 等语言部分岗位需熟悉游戏引擎（Unreal Engine、Unity）二、AI/ML 核心能力扎实的深度学习算法基础，熟悉 LLM、BERT 等自然语言处理技术RAG（检索增强生成） 架构设计Multi-Agent 系统设计和开发经验提示工程与上下文优化三、Agent 专项能力Agent 的“规划（Planning）、记忆（Memory）与反思（R...