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 ...

简历改了又改，给个笔试也行啊

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

面试官人挺好的，问了超级多，面了差不多有四十分钟，就单纯问项目和八股，以及结合项目拓展的一些场景八股如下：CSS中position有哪些取值absolute是相对于什么进行定位的CSS中除了px还有哪些单位flex布局常用属性有哪些箭头函数和普通函数的区别解释事件循环机制，微任务包括哪些，宏任务包括哪些如何保证页面动画的流畅性（CSS动画和JS动画）浏览器存储数据的方式有哪些localStorage和sessionStorage区别两个页面的sessionStorage是互通的吗同源策略是什么，为什么需要这个HTTP和HTTPS有什么区别GET和POST请求区别canvas元素了解吗，如何用它...