为减少AI幻觉，核心设定包括：知识边界约束（明确声明"我不知道"的边界，避免对未知领域强行生成）事实核查机制（对关键信息进行多源验证，优先引用权威来源）置信度标注（对不确定内容添加"可能""据推测"等限定词）用户意图对齐（反复确认模糊需求，避免过度解读）。技术层面采用检索增强生成（RAG）架构，将生成内容锚定在可信知识库上；在训练数据清洗阶段强化事实性标注，并设置拒绝回答高风险领域（如医疗诊断）的硬性规则。这些设定通过系统级约束和生成策略双重把关，降低幻觉概率。

内容来自：程序员老廖1. 总览与目标目标：提供基于 muduo 的轻量、高性能 RPC 框架，支持请求/响应、压缩、加密、序列化、负载均衡、服务注册、心跳与线程池，业务仅需处理类型化请求/响应。技术栈：C++17，muduo，protobuf/JSON，zlib/zstd，OpenSSL（AES-GCM）。设计原则：分层清晰、可插拔（压缩/加密/序列化）、类型安全、向后兼容。图示：整体架构视频讲解与源码领取：************************************2. 协议与数据流2.1 帧格式整体帧结构Header详细结构字段说明/约束：magic：0x5250 ('R''P...

发面经 记录一下 顺便攒人品1. 自我介绍2. 请你选择简历上一项目, 开始拷打(1.该项目的动机,应用场景,2.在该项目中遇到最难的问题,如何解决)3.场景题:a. 针对发微信朋友圈设计测试用例b. 针对除夕夜当天 单个用户仅能领取一次红包 且每个红包金额上限为1元 设计测试用例c. 针对用户遇到超时的bug 请你尝试复现该bugd. 针对不同成员维护各自的测试框架所产生的冲突问题, 请你尝试解决4)手撕意外的简单给定一个升序数组[-4,-1,0,6,10],按照升序返回其平方结果[0,1,16,36,100],并解释时空复杂度

#聊聊Agent开发#1. 状态（State）代表应用程序当前快照的共享数据结构可以使用 TypedDict 或 Pydantic 模型定义包含作为所有节点和边输入模式的模式（schema）通过减速器函数（reducer functions）进行更新，指定如何应用更改1. TypedDict 和 Pydantic 是什么？它们都是定义状态结构的方式：、简单说：都是用来定义你的数据结构，就像数据库的字段定义。 #pydantic方式 from pydantic import BaseModel class State(BaseModel): messages: list llm_calls: i...