哈喽,大家好,今天又是简历点评的一篇博客,继上篇博客点评了简历之后,很多同学后台发我简历让我帮看,然后我发现了大部分同学的简历还是写的很差,可以说是非常差,如果有看过我之前写过的经验贴的话或许就不会这样来写简历了,也可能是执行力太差了,要知道简历是我们的门户,如果简历都不好好写,那么给HR和面试官的第一印象就非常差,已读不回和要简历没下文的概率就很大了,下面点评一下这位同学的软测简历:一.实习经历点评 实习这块都没有什么要说的了其实,基本都是胡编乱造,写的都是没用的内容,如果对于i一个小白来说,哎写的不错的这个实习经历,要业务测试有业务测试,要自动化有自动化,怎么会写的很烂呢? 对于稍微有经验...

二本的结局就是铁人三项嘛

如题，本人双非学院本，大一大二的时候主要在打ACM。但是怕只打ACM找不到工作，大二也开始学开发。大三上边实习还边打比赛，但是圆梦ACM亚洲区域赛金牌了。然后我信息差比较封闭，加上前面打比赛也没什么时间。所以项目就是一个练手项目，想写技术亮点都不知道写啥。后面也没时间做一个新项目。实习也是初创公司。感觉项目经历和实习经历都拉完了。然后也是寒假才了解到暑期实习，然后花了一两周从零开始背八股，刷面经。然后面了腾讯WXG还是有些八股遗漏了，还有被吐槽项目没深度，一面直接挂了。现在感觉好焦虑，感觉ACM金牌好像作用并不大。不知道还能不能找大厂暑期，不行的话要先找中小厂沉淀吗，或者加急一个星期赶出个比较好的Agent项目然后继续投，还是说不如直接去信奥赛教培行业了。考研走算法岗的路线就算了，偏科太严重了也不擅长考试。好迷茫啊，感觉卷不动了。

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 ...