总被"网传"我是颜🐶面试官，但殊不知在我手下被pass的帅哥美女有多少（一个手绝对数不清）自证清白😁还有，我们社区plmm/dd就是多，这可不赖我哦言归正传，作为一个面试官，说说我看简历的习惯吧！1.简历样式越简单越好，不要花里胡哨大面积的色块，达咩❌颜色过于鲜亮，达咩❌白底、黑/藏蓝/深灰字即可，尽量干净整洁✅篇幅上，校招一页搞定，社招最多两页。写了三四页的同学……我真的看不完2.习惯从上往下看：希望你的简历不要出现与本次岗位无关的信息比如：你身高体重（无人在意，不是招超模，不用写）你的身份证号（咱注意一下信息保密）你的驾照、潜水证、一切与本工作无关的证件（我们没有特...

大四上学期在某厂实习了三个月，说说真实感受吧。进去之前幻想的是参与核心项目、接触前沿技术。实际上每天就是写一些边角需求，改改前人的代码，开不完的会。mentor人挺好但也很忙，大部分时间还是自己摸索。最大的感触是：大厂没有想象中那么光鲜。工位很挤，实习生能接触到的东西真的有限，很多核心代码权限都没有。现在春招我反而没那么执着大厂了，更看重具体做什么、团队氛围怎么样。实习过一次之后你就会发现，公司名字真的只是个壳子，每天干的活才是实实在在的。

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 ...