如何解决AI幻觉问题呢？

1️⃣切分策略（ chunk size / overlap ）怎么定的？拍脑袋还是实验出来的？2️⃣向量召回和关键词召回冲突时如何融合？3️⃣重排模型为什么这么选？延迟预算是多少？4️⃣你说线上提升2.1%，实验分桶方案是什么？5️⃣显著性怎么验证？样本量怎么算？6️⃣给一个你最失败的 bad case ，最后怎么定位的？7️⃣如果今天线上再次复现，你第一步看哪个监控？8️⃣SFT 数据如何清洗，怎么避免模板味太重？12) DPO 比 SFT 多解决了什么真实问题？9️⃣LoRA rank 为什么这么选？有没有做过 ablation ?1️⃣0️⃣QLoRA 稳定性问题你遇到过吗？如何兜底？1️⃣1️⃣手撕：括号生成，要求讲清楚剪枝逻辑。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

最近 AI Agent 这个词特别火，很多同学都在问：想做 Agent 开发，从哪里开始？ 可以先学 LangChain。 它是目前最适合入门 Agent 开发的框架，GitHub 91k+ star，文档完善，社区活跃，大厂实际在用。学会它，你就打通了 AI 应用开发的核心链路。 一、为什么 Agent 方向值得学？ 先说背景。2026 年 AI 岗位招聘有个明显趋势：  纯算法岗（调模型、跑实验）越来越卷，要求越来越高 AI 应用工程师需求在暴增，门槛相对可控 大量企业开始用 Agent 做内部自动化，但会做的人还很少  Agent 开发的核心就是：让 AI 不只是回答问题，而是能自己规划...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.询问实习时间3.快手推荐实习主要做的什么4.实习期间做了哪些优化5.LLM 的长度扩展策略有哪些6.介绍 YaRN7.用户是怎么用你们的工具的8.幻觉怎么判断出来，如何解决9.是否有调用外部搜索引擎10.有没有用到Agent和RAG11.910B适配过程中遇到的问题12.深挖NIPS论文13.下游任务介绍，效果为什么会有提升14.给了一个现实生活中的例子，你的这篇论文怎么套上去15.实习期间最大的挑战16.技术上最有难度的事情是什么

一、大语言模型基础1. 目前主流的开源模型体系有哪些？主流开源模型体系包括：LLaMA 系、Qwen 系、GLM/ChatGLM 系、Mistral/Mixtral 系、Baichuan 系、DeepSeek 系、InternLM、Yi 等。面试里建议从以下维度比较：参数规模（7B/13B/70B…）上下文长度（8K/32K/128K…）多语言能力工具调用能力（function calling / agent）推理成本与部署难度开源协议（是否可商用）2. Prefix LM 和 Causal LM 区别是什么？Causal LM：严格自回归，token 只能看左侧历史（下三角 mask）。Pr...