自我介绍介绍项目，背景，解决的问题，关键实现输出题 new Promise((resolve, reject)=>{ console.log(1); resolve(1); console.log(2); throw new Error('err'); console.log(3); reject(3) }).catch((res)=>{ console.log(res); }).then((err)=>{ console.log(err); }) //1 2 1 手写：数组全排列并发请求控制（无二面面经是因为二面问的不多，都是实习项目和经历）

双非一本，八股刚开始，这个简历能找到实习吗。。。

不是我应聘个it技术支持岗位4-6k 还学历歧视上了😭

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 ...