周一许愿

原文发布于我的博客：https://blog.hikarilan.life/thinking/3499/treating-llms-as-humans/从 2022 年底 GPT 横空出世到现在，大模型的各项指标都产生了质的飞跃：上下文窗口从 64K 飙升至 1M 以上，多模态能力从纯文本演进到可以秒懂复杂的图像与视频。然而，基座大模型能力的不断提升，正在揭示一件让工程师们既兴奋又抓狂的事情——LLM 在行为表现上越来越像人类了。随着“力大砖飞”的基座大模型逐渐展现出强大的原生规划能力，行业内开始出现一种声音，甚至以 Anthropic 为首的一些前沿组织开始抛出“Agent 工程无用论”，认...

现在还是0offer，大佬们，我该怎么办

历时两个月，23场面试，最终收获4家offer，努力终将会有结果。找实习的这段时间令人痛苦，是空窗一场面试都没有的窒息感，是多次二面挂三面挂的绝望感，但是我都咬牙坚持下来了。3.18-momenta4.13-同程旅行4.28-字节跳动5.9-OPPO

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...