简历求拷打，想找大模型相关的实习

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#

这是我目前写的最长的一篇面经，写了两万字。感谢@byebyeneu的面经，让我又学了很多。作者：byebyeneu链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/53f1385cd4da4dde84028613841ed23f?sourceSSR=users来源：牛客网1、自我介绍2、实习拷打 相关流程梳理总结一下实习所做的技术难点的地方 3、hashmap的数据结构了解吗老生常谈的问题了，再写一遍，复习一下。先介绍一下什么是HashMap：HashMap是Java中的一个集合，是用来存键值对的，他保存的都是键值对的Key-value元素。它可以根据...

迷茫了，本来想找后端的，结果找了个agent开发实习。以为能和大模型沾点边，结果进来以后感觉就是去找和调各种乱七八糟的api，没什么意义，但是要是辞职了在学校天天也没什么活，天天压力好大

步步高小天才 算法开发工程师 面经09/23 投递简历 09/29 笔试 10/24 技术一面 1、自我介绍，讲了项目及竞赛经历（不到5min） 2、提问： （1）本科、研究生数学类有哪些课程（?）； （2）详细说下数学建模竞赛经历，问建模团队分工及问题实际解决方法； （3）我项目中有模型轻量化工作，问具体怎么轻量化，轻量化相关技术； （4）入职3-5年的发展计划（回答主要是偏向累计技术）； （5）平常有看书吗，看什么书。 3、部门介绍： 搞屏幕、摄像头什么的，分两个部分，一个是材料什么的，一个是光学和图像研究。接下来会有hr面，最后有部门主管面。 4、反问：深...