2026届研发校招生招聘启动啦！！

最近看着AI越来越火，身边很多同学都想冲，但是一上来就去学大模型训练、深度学习、论文，学了半个月就放弃，又迷茫又内耗。我这段时间自己查资料、看招聘、问学长，慢慢想明白了一件事：我们这种零基础、非985/211的学生，入门AI，根本不是去搞科研，而是去“落地”。给大家说说我心中最适合普通人的几个方向：（1）Prompt 工程（最适合零基础入门）真的不是网上说的“花活”。会写精准提示词，能让AI做数据分析、生成代码、写文档、做总结、处理业务逻辑。门槛最低，马上能用，面试、实习、工作都能拿来提高效率。适合所有人，哪怕代码一般也能学。（2）RAG 检索增强生成（我最推荐）不用训模型，不用懂高深数学，只...

这种要去吗？

半夜睡不着做法许愿🙏🏻一二面一起面的，一直在问我实习有两道没答上来，但是面试官结尾说如果收到复试就算通过，没有的话也期待我有机会加入京东就这样轻轻一钓把我钓成翘嘴估计是客套话因为一天半没消息了看网上流程都很快的捞我三次了 京东快把我收了吧

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 ...