小米 一面

1.大参林 一面 面试官网卡，声音听不清，在读题，回答后半天没反应 ---挂2.高新技术集团 自我介绍和聊项目20多分钟了，没有问问问题，就是让我介绍 ---挂3.友邦咨询 -- 一面过，二面线下拒绝4.超星学习通二面 问学习方式，AI编程，优缺点 9分钟 ---挂5.晓多科技实习（150/day）纯八股和项目，回答出来了，感觉良好 ---挂6. 北京易点云 项目+八股很简单 ，面试官说我普通话不标准，不好沟通 ---挂7.异乡好居 聊了AI编程，问我用什么AI ，AI编程比例怎么样，如何看待。你知道有那些AI工具，聊openClaw,问我有没有使用，有没有去深入研究它，我说有使用，但是有安全...

应聘了很多家公司，基本上都是小微企业，双非真的无缘大厂吗？哪位大佬帮我看看简历啊？！

小米oc了，但是在犹豫去不去。如果接受的话，小米正职待遇太差了，而且也不是互联网大厂，不确定这段经历对于秋招的背书有多大。算上餐补实习薪资5100，感觉太低了，并且岗位是中台开发，会干一些杂活，而且没有专门的mentor，和纯后端有一定区别。但是如果不接受的话，害怕接下来找不到好的offer，暑期0offer。图一是我简历上的项目和所学知识，图二是JD。实习的岗位不垂直，对秋招帮助大吗，该不该去，去了之后能胜任任务吗？

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 ...