为了解决AI幻觉，我们应该先要理解什么是AI幻觉？AI 幻觉（AI Hallucination），在生成式 AI 领域特指模型生成看似合理、流畅且自信，但与客观事实不符、凭空捏造或逻辑矛盾的内容的现象。通俗地说，就是 AI 在一本正经地胡说八道。我们可以让AI指明内容出处来减少AI幻觉：约束回答范围：仅基于我提供的材料范围的信息来回答，避免任何虚构。若信息不明确，请明确说明。自动标注未验证内容，提供事实信息和来源：自动标注未验证的内容，在回复中提供事实信息和参考来源。#为了减少AI幻觉，你注入过哪些设定？#。 

感觉是项目经历太浅太少了，寒假沉淀沉淀年后再战吧...1. 实习介绍2. 项目深挖3. RAG的问题与改进方案4. 在不能修改模型的情况下，如何调整模型回复风格5. 为什么大模型有few-shot能力？讲一下few-shot能力的原理6. PPO、DPO、GRPO、DAPO等RL算法的原理和区别7. 平时是否使用vibe coding？对此有什么看法？8. 手撕代码：编辑距离，分析写法的时空复杂度，有什么更优的写法

题干解析 题设要求我们找出一个联通图的冗余边。 算法思路 本题是关于并查集数据结构的经典应用。利用并查集的性质，我们在构建图的同时检查当前构建的边是否为冗余边，不是冗余边则将该边两端点在并查集中进行连接，是冗余边则记录。由于题设要求我们输出最后出现的一条冗余边，因此我们不能一找到冗余边就输出，需要完全遍历整个题设的连接数组。 实现代码 class L684 { class UnionFind { // 这是优化连接的并查集类，一般使用可以不用考虑秩 vector<int> parent; vector<int> rank; // 秩（树高度近似值） public: ex...

24年找工作的时候，就听说过一些AI面试作弊工具，原理上就是获取面试官的语音，实时让大模型做回答，呈现在屏幕上让面试者读出来，然后收费是按时长或者Token，蛮贵的印象中。而且前阵子刷到了可姐的帖子，说最近的反制手段也非常多样且严格~所以更加好奇，一方面现在的面试作弊是是否有了更牛的技术，另一方面各家公司针对作弊，有没有什么反制手段？