接好运

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#

Spring IoC（控制反转）是Spring框架的核心功能之一，以下是其核心知识点总结： 一、IoC基础概念 控制反转（IoC） 核心思想：将对象的创建和依赖管理交给容器，而非手动编码。 优势：降低代码耦合度，提高灵活性和可维护性。 依赖注入（DI） IoC的具体实现方式，通过容器向对象注入依赖。 二、核心接口与容器 BeanFactory IoC容器的基础接口，提供基本的Bean管理功能（如getBean()）。 延迟加载：Bean在第一次使用时创建。 ApplicationContext BeanFactory的高级实现，扩展了功能： 支持国际化（Me...

背景：专升本 末211硕导师：53岁纯放养，小论文发了（sci ei cscd）就能实习，但研一有课。java：真的很卷吗，但他感觉进不去大厂的话还有国企垫背。前端：进大厂轻松些，但小地方和国企是不是没岗呀。请问各位前辈有推荐吗。而且是二战生，这5个月不知道做些什么了投实习不知道要不要#考研# #毕业# #方向# #前端# #Java#

真实感受~整体感受：巨巨巨nice的实习体验！初入互联网强推来美团实习。 工作氛围：美团的企业文化在互联网公司里算比较温和的，注重对员工的培养而非筛选，同事关系很融洽，工作氛围真的很棒，入职第一天就遇到了超级超级好的mt和实习生搭子们，后面一直在外出差的leader回来后发现也是特别好相处的人，也成为了朋友。组里经常一起吃饭，工作之余也会周末约着一起出去玩，同事人都很好很nice。 工作强度：工作强度不低（早10晚8+，午休2h），但整体节奏通常可以适应，互联网基本上都是这样的强度，大家都一样。 实际的感受是，出于同事关系融洽，对公司会产生较强的归属感，因此不觉得在公司待着就像坐牢...