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 ...

求求大佬们帮忙看看简历，心态已经被磨平了，感觉自己简历问题比较大，但是不知道怎么下手改。马上要春招了，好迷茫。。。

焦虑死了早知道就读研了

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花一、核心前提：Redis乐观锁的底层逻辑乐观锁的核心是不加锁、无阻塞，仅在最终提交操作时校验数据是否被并发修改：若数据未变则执行更新，若已被篡改则放弃本次操作并重试，避免线程阻塞。Redis没有内置的乐观锁API，而是通过WATCH命令 + 事务（MULTI/EXEC）实现CAS（比较并交换）机制，这是Redis实现乐观锁的唯一标准方案。核心原理：WATCH监控目标键的变更状态，事务提交前若键被修改，事务直接放弃执行，以此实现并发冲突校验。二、核心命令详解实现乐观锁需要配合4...