几乎都是八股，开头自我介绍完了后面试官简单问了下公司的业务背景前端进行性能优化的手段有哪些嵌套数组怎么实现扁平化讲一下深浅拷贝区别和深拷贝实现json.parse()方法有什么缺点es6的实现呢let、const、var的区别两个异步任务怎么同时获得结果all和allSettle的区别比如说我拿到一个数组，中间有错误，分别会返回什么let、const、var的区别flex这个属性的含义，设置成100代表什么vue2和vue3的区别vue生命周期，怎么监听页面销毁vue有几个常用的函数pinia和vuex两个有什么区别讲讲父子通信以及其他通信vue的hook有哪些常用的UI框架有哪些vue的全局...

目前各个大厂都投了，就快手给面了其他都在初筛泡池子。是不是简历太不对口了。有没有大佬给看看，这么差的简历是不是不配找工作啊😭😭加更字节简历挂快手一面生死未卜其他泡池子加更3.25快手一面过wxg约面3.26wxg 很明显 kpi 面上来五道题，mid hard 都有，然后随便问点八股就走了。3.29拼多多笔试 ak携程笔试 a3.33.30美团约面快手二面

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 ...