为了解决AI幻觉，我们应该先要理解什么是AI幻觉？AI 幻觉（AI Hallucination），在生成式 AI 领域特指模型生成看似合理、流畅且自信，但与客观事实不符、凭空捏造或逻辑矛盾的内容的现象。通俗地说，就是 AI 在一本正经地胡说八道。我们可以让AI指明内容出处来减少AI幻觉：约束回答范围：仅基于我提供的材料范围的信息来回答，避免任何虚构。若信息不明确，请明确说明。自动标注未验证内容，提供事实信息和来源：自动标注未验证的内容，在回复中提供事实信息和参考来源。#为了减少AI幻觉，你注入过哪些设定？#。 

1h10min节奏超级快，全程追着项目细节拷打无八股手撕*2螺旋数组，输出大于某个值的最短子数组和项目细节:1.防止超卖是怎么设计的2.压测后提升qps的处理流程3.rag存储数据过多，肯定会有问题，如何对向量数据库中的数据压缩处理

最近我看了一些粉丝的简历，写着五六个项目，全是“温湿度采集”、“简单的家居控制”。说句扎心的实话：做一堆简单的 Demo，不如把一个项目做深。为什么你的项目被 HR 说是“烂大街”？ 因为那些大多是验证硬件功能，跟嵌入式软件的核心能力关系不大。你调通了 外设读取温湿度，那是单片机基础。如果是找“嵌入式软件”岗位，请一定要在“软件”上下功夫！真正的深度不是你会用几个外设，也不是老生常谈的“通信来通信去”，而是你有没有能力对系统核心进行优化。怎么增加嵌入式项目的深度？以下是几个能真正体现“软件深度”的项目优化方向：一、 拒绝“裸机思维”，拥抱 RTOS 的内核级深度别再只是 跑到底了。引入 RTO...