腾讯pcg客户端 应用架构方向 60min

为减少AI幻觉，核心设定包括：知识边界约束（明确声明"我不知道"的边界，避免对未知领域强行生成）事实核查机制（对关键信息进行多源验证，优先引用权威来源）置信度标注（对不确定内容添加"可能""据推测"等限定词）用户意图对齐（反复确认模糊需求，避免过度解读）。技术层面采用检索增强生成（RAG）架构，将生成内容锚定在可信知识库上；在训练数据清洗阶段强化事实性标注，并设置拒绝回答高风险领域（如医疗诊断）的硬性规则。这些设定通过系统级约束和生成策略双重把关，降低幻觉概率。

1️⃣个人情况：1. 浙江人，电子信息硕，秋招主投杭州和上海央国企。2. 本人半卷半躺，中等精力人群。3. 对工作的期望是 薪资 > wlb = 职级晋升。4. 工作地点偏好：杭州 > 上海。2️⃣offer情况（不算非现金福利）：offer 1：杭州城投集团管培生，总包N，base 杭州。优点👍：离家近，在杭州生活成本比较低（和其他offer相比），工作稳定？缺点👎：薪资低，涨薪慢，工作内容大概率和专业无关。后续和子公司签约，薪酬待遇由子公司决定（盲盒），hr说待遇基本不降。offer 2：银联总部技术开发岗，总包N+14，base上海唐镇。优点👍：薪资高一些，工作内容和专业相关，以后可选择的退路也更多。缺点👎：离家远，生活成本较高，且银联传闻年年降薪（重点），绩效拿不满，可能有入职即巅峰的情况🥲。offer 3：银联国际技术开发岗，总部N+13，base上海前滩/深圳。优点👍：薪资高一些，且其月base比银联总部高10%-20%（薪资结构更健康？）。工作内容和专业相关，以后可选择的退路也更多。缺点👎：银联子公司，稳定性可能不如总部；据说需要技术岗也需要外派；其余缺点同offer 2。3️⃣希望互联网家人们动动小手投票，非常非常欢迎大家在评论区各抒己见~🥹🥹🥹

好的mentor就是把你当自己人，带你吃饭还教你干活，还会在领导面前帮你说话。差的mentor就是只把你当工具人，纯让你干杂活，当黑奴，啥也学不到。

可能单独在大厂里面，很多面试的 JD 都是说是做 Agent 的开发，但是其实真正做了，就是调个 API，然后可能做的很多东西都还蛮浅的，我觉得。可能真正做这种业务还是得去一些，就 AI native 的那种原生公司，比如说像智谱，然后 Minimax 这种。