下面按岗位通用必备 + 细分方向专精给你整理一套2026 年 AI 岗主流技术栈，从入门到就业全覆盖，不管校招社招都适用。 一、所有 AI 岗通用基础（必学） 1. 数学基础 • 线性代数：矩阵、向量、特征值、SVD、PCA • 概率论与统计：分布、期望、方差、贝叶斯、MLE/MAP • 微积分：梯度、偏导、链式法则、极值 • 最优化：梯度下降、Adam、SGD、LBFGS 2. 编程能力 • Python（主力语言） • 数据结构与算法：链表、树、图、动态规划、复杂度分析 • Linux 基础：命令行、环境部署、远程服务器 3. 机器学习基础 • 经典算法：LR、SVM、决策树、随机森林、G...

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

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 ...