测开选offer，阿里控股还是字节

礼貌询问本人9本华五硕研二，仪器学硕。。。研究方向和ai相关有一段中厂算法实习，想着能不能再投个暑期实习提升一下简历但是最终秋招找工作可能还是想留一条路投投银行运营商啥的，不知道仪器科学与技术这个专业会不会被卡专业名字啊大家有没有秋招投递过银行啥的给点建议

最近有同学面试AI产品经理时，遇到了这个问题，今日和大家分享一下～面试官：如何减轻大模型的幻觉问题？在AI产品中大模型幻觉问题非常普遍，减轻大模型幻觉问题可从技术优化、产品设计、用户交互和持续迭代四个维度综合施策。1. 技术层：增强模型的“事实核查”能力- 检索增强生成（RAG）‌：结合外部知识库（如维基百科、行业数据库）实时检索，确保生成内容基于最新、可信数据。例如，New Bing通过接入搜索引擎实现动态信息整合。- 微调与对齐‌：在预训练后，用高质量标注数据（标注事实性错误）对模型进行微调，强化“不确定时拒绝回答”或“引用来源”的能力。- 置信度评分与阈值控制‌：模型对生成内容输出置信度分数，低置信度时触发回退机制（如切换至检索模式或提示用户核查）。2. 产品层：引导用户合理预期与交互- 明确能力边界‌：在用户界面标注模型局限性（如“可能包含不准确信息”），避免用户过度依赖生成结果。- 实时反馈与标注‌：- 对高风险领域（医疗、法律）的答案自动标注警示，并提供“验证来源”按钮。- 生成内容附带来源引用（如“根据2023年XX研究”），提升可信度。- 用户纠错机制‌：设计一键反馈入口（如“报告错误”），收集幻觉案例用于模型迭代。3. 评估与监控：构建事实性指标体系- 自动化评估‌：引入事实性评测工具（如FactScore、TruthfulQA），定期测试模型在关键领域的准确性。- 人工审核Pipeline‌：对高频场景（如新闻摘要、知识问答）建立抽样审核流程，识别潜在幻觉模式。- 实时监控‌：部署异常检测系统，拦截明显矛盾或反常识内容（如“太阳从西边升起”）。4. 迭代策略：数据与场景的持续优化- 领域自适应‌：针对垂直场景（金融、医疗）补充专业数据，降低开放域幻觉风险。- 多模态融合‌：结合图文、结构化数据等多模态输入，提升上下文理解准确性（如用图表辅助生成财务分析）。- 用户行为分析‌：优化提示设计（如要求用户提供背景信息），减少模糊查询导致的幻觉。#牛客AI配图神器#  #聊聊我眼中的AI#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #牛客激励计划#

1.问实习 做的事 35min  2.为啥选择测开结束😳没有八股，没有算法#测试开发# #蚂蚁#

（面试官没开摄像头）1. 自我介绍2. 简单介绍下自己的项目3. 项目难点4. 对着我的rag项目问了点问题，怎么优化检索5. 一道算法题，给了一个数组，通过交换把所有小于等于x的值挨在一起，求最小交换次数（一开始没思路，面试官人很好，不断给提示最后做出来了orz）6. mysql底层索引结构？7. 为什么用B+树不用B树8. 线程和进程的区别？9. dns查询原理10. 场景题：美团外卖，怎么快速获取当前位置3km以内的商家？11. 还是对我的rag项目感兴趣，负责的部分？根据什么进行的技术选型？12. 又回到java项目了，为什么要引入kafka流量削峰？各种技术框架中间件怎么选的？反问：面试表现？（回答还不错）业务？（支付相关，借呗之类的）部门语言，入职要转go吗？（是）一共几轮面试？（3轮）不知道是不是kpi，面试官没开摄像头，问的问题拷打的也不深，全答出来了，很多地方balabala说了一堆口干舌燥喝了几次水😭。不过感觉面试官人很好，不打断我说话，手撕一开始没思路也在一直引导我。许愿二面------------更新：30min后秒约二面，对不起不该怀疑你😭#软件开发笔面经#