顺便说一句，淘天 27 届暑期实习生还在持续招人，AI工程、算法等方向都有机会，感兴趣可以查看我关联的内推记录。最近集中看了一批 AI 相关的校招简历，有个感受越来越明显：不是大家项目差距很大，而是简历呈现方式差距特别大。你会发现，候选人做的内容往往高度相似：大模型应用、RAG、知识库问答、Agent、多轮对话、Prompt 优化……甚至连技术组合都很像：Python、LangChain、向量库、FastAPI、React。可同样一类项目，有些人写完以后让人觉得“这个同学是真的做过，也想明白了”，有些人则像把一串名词拼在一起，读完只留下几个框架名。问题通常不在项目，而在你怎么把项目写出来。1....

腾讯 京东oppovivo快手美团百度字节蚂蚁上面的厂都投了，有的直接简历挂了（快手  阿里挂的最严重），测评做了，有的给了笔试，但为啥大多都一直卡流程？卡在“简历筛选/评估中”，这是怎么回事？项目不行？还能找到实习吗？

不知道过两年会变成啥样…   

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 ...