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 ...

不过还是挺开心的hhh

说句实在的，真的会，但没大家想的那么夸张。第一眼看着舒服、干净利落，面试官对你的初始好感度肯定高，尤其很多岗位看形象气质，同等条件下，长得好看确实占优势。但也就止步于“第一印象”了。真聊起专业、经历、业务能力，颜值再高也顶不上靠谱的实力，长得再好看，一问三不知照样没戏。简单说：颜值是加分项，不是必选项。收拾得清爽精神，比单纯长得好看重要多了。#长得好看会提高面试通过率吗？#