引言每到校招季，这个话题就会吵一轮。一边是"学历不重要，能力说话"，然后贴出某个专科逆袭大厂的励志故事。另一边是"别骗自己了，简历过不了筛选系统一切都是零"，然后贴出某厂"仅限 985/211"的招聘要求截图。两边都对，但都只说了一半。真实情况是：学历重要，但它的"重要"不是你以为的那种重要。 它不是一票否决，也不是无关紧要——它是一个在特定环节起作用的筛选变量，而你完全可以通过其他变量去对冲它的影响。以下不讲鸡汤，只讲机制和策略。第一个事实：学历在校招中的作用被高估了，也被低估了被高估的部分：很多人以为学历决定了...

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

一开始签了个AI coding什么的，当时想欸这么好可以用AI？（似乎那个AI coding是ai面试？）然后再看又是切屏不计入，又是允许本地IDE，干脆直接chatgpt启动了出来和大家讨论发现好像不能用AI上小红书搜发现这么干的不是少数，尤其是本地IDE直接是cursor和trae的而且发现这个问题去年秋招就有人问过，更离谱的是当时有的人问HR，有的HR说可以有的说不可以现在发了邮件去问招聘团队了，感觉是细则没写清楚要是直接说不能用不如直接签到题走人更省时间

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 ...