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 ...

我是学院🐭，没面过大厂，官网投的都是秒挂，这是拿我刷kpi的吗？要尝试一下吗？

随时随地都有可能error

选择考了一堆408，全都忘干净了算法还没有试过acm模式，惨遭0ac1.无向图对应最小生成树MST，有向图对应的是最短路径最小生成树（没有环且所有边的权重之和最小）必须是无向连通图，带有权重，两大经典算法prim算法和kruskal算法有向图的核心算法有dijkstra floyd Bellman-Ford2.信号量 pv操作信号量是解决进程线程同步和互斥问题s代表着资源，p操作（wait）申请一个单位资源，将信号量s减1，如果小于0的时候就阻塞，加入等待队列，v操作是释放一个单位资源，将信号量+1，释放完资源后若s小于等于0，唤醒一个进程常用来解决互斥问题，保证同一时刻只有一个进程访问临界区...