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 ...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）

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在Spring依赖注入场景中，@Autowired和@Resource是最常用的自动装配注解，二者功能相似但底层逻辑、设计规范、使用规则差异极大，直接决定了装配成功率和代码兼容性。以下从核心维度逐一拆解区别：一、基础归属：规范来源不同@Autowired：Spring框架专属注解，来源于org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired，仅在Spring容器中生效，脱离Spring环境无法使用。@Resource：Ja...