面试官说八股招过来的存在能力不足的现象，此次面试以项目面为主，加粗的是我没准备好怎么回答合适的自我介绍，提到实习带来的成长介绍公式编辑器的动机、调研、技术栈的确定、数据结构设计、渲染器设计有没有想过优化构建速度（这个真没有）；继续介绍数据结构的扩展问题、可扩展导出逻辑带入变量值、给出计算结果（我觉得这个需求不是一个公式编辑器该做的）；内置公式模板（这个难度不高）；看目录结构设计、对 Taro API 的跨端封装、配置文件；代码生成脚本日志记录器需求、展示已经存储的字段；打开 UI长列表有没有做性能优化（这个 Flutter 内置）；让你做一个原生性能优化怎么做（提出一个分 chunk 请求与加...

boss打招呼了快500，简历投了40多份，结果到现在就只有一个外包和一个几十人小厂约面，大部分都是已读不回，或者要了简历就没下文了。不知道是我的简历写的有问题还是打招呼的方式不对，又或者学历的问题，真不知道该咋办了 …………

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

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 ...