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大模型幻觉（Hallucination）是指模型生成与事实不符、缺乏依据或逻辑混乱的内容，其产生根源可从多个维度分析：数据驱动缺陷训练数据的噪声与偏见：大模型依赖海量互联网文本训练，而网络数据本身包含错误信息、主观偏见、过时知识甚至虚构内容。模型无法辨别数据真伪，可能将错误模式内化为“知识”。长尾知识覆盖不足：即使训练数据规模庞大，某些冷门领域或细节知识仍可能缺失。当模型被迫生成此类内容时，可能通过“脑补”填补空白，导致虚构。数据时效性滞后：模型训练存在时间差（如GPT-4数据截止到2023年10月），无法获取最新事件或研究成果，可能生成过时信息。概率生成的本质：模型通过最大化token预测概率生成文本，目标是“流畅合理”而非“真实准确”。当高概率路径与事实冲突时，模型优先选择语言连贯性。缺乏现实世界感知：模型仅学习文本间的统计关联，缺乏对物理世界、因果关系或社会常识的深层理解。例如，可能生成“太阳从西边升起”的合理句式，但违背常识。自回归生成误差累积：生成过程逐步依赖前文，早期错误（如错误的前提假设）会导致后续内容偏离事实，形成“幻觉链”。训练目标与评估偏差损失函数局限性：训练时以预测下一个token的准确性为目标，未直接优化事实正确性。模型擅长模仿语言模式，但缺乏事实核查能力。缺乏显式知识验证机制：传统架构未内置实时知识检索或逻辑推理模块，无法在生成过程中交叉验证信息真实性。应用场景的复杂性模糊性指令的过度泛化：当用户需求模糊（如“写一篇关于量子物理的论文”）时，模型可能虚构术语、引用不存在的文献以完成响应。对抗性提示诱导：特定提问方式（如“请描述历史上不存在的某场战争”）可能触发模型的创造性生成模式，混淆虚构与事实边界。缓解幻觉的常见策略知识增强：引入检索增强生成（RAG），实时调用权威数据库辅助生成。强化对齐：通过RLHF（基于人类反馈的强化学习）优化模型对“真实性”的偏好。不确定性标注：让模型主动标记低置信度内容，如“据某些资料显示…”。 #牛客激励计划#  #AI产品经理#  #产品经理#  #聊聊我眼中的AI#  #聊聊我眼中的AI#  #如果可以选，你最想从事什么工作# #牛客AI配图神器#

蔚来汽车AS一面面经7/5面试普通二本，老师推荐给的机会给蔚来投的简历，因此直接进入面试流程帖主有2个基本项目:1.selenium爬虫做招聘词条分析的简单项目2.美赛F奖的一个传统算法与机器学习相结合的音乐流派分析项目。1面:1.常规自我介绍2.介绍一下自己的第2个项目，然后我给面试官讲了为什么构建人际网络我不选择机器学习而是并查集，以及相似度类比用到的余弦相似度与k-means聚类，然后面试官问了一下k-means的原理与底层实现注意的细节，k-means的k值你是怎么定的呢？调参效果如何？余弦相似度介绍下为什么选择，他有什么优势吗？3.看了一下ACM经历，介绍下自己竞赛经历给你带来了什么...

总结：面得全是基础的常见八股，从html问到vue，都答了上来但总是多少答的不是很完整和流利。。最近反而没怎么背基础的八股，特别是CSS和Vue，感觉平时还是得多背熟一点，不能一看就过了。手撕是大数相加，练过但还是有瑕疵（之前一直按自己的方法写的，但其实有问题没注意。。。，被面试官提醒了）面试官很好，总是点头反馈哈哈，但大概率是挂了www1.项目遇到什么问题怎么解决的？2.html：行内元素和块元素有哪些，有什么区别3.CSS：选择器优先级，介绍BFC（BFC会脱离文档流吗），文本如何垂直居中（答了line-height, position,padding），position相对和绝对的区别（...