转方向了，求拷打

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。

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

👋个人背景：双非本，曼大硕士，个人感觉自己综合实力还ok的，不管是工程向还是研究向，目前收到了贵阳联通的网络运营岗，其他岗位还在面试中，不知道这个岗位怎么样阿？只要不是特别坑的话还是优先留着自己家乡的

前言今天在刷知乎，看到一篇非常棒的文章，想复制其中一段给妹子，结果提示“禁止转载内容不支持复制”，开玩笑，这点小伎俩能拦得住我？于是起身打开笔记本电脑尝试起来，不看不知道，一看有门道。顺手写篇文章记录下。面试官：怎么禁止用户复制我们网页中的内容青铜段位：阻止默认事件法包括但不限于阻止copy事件，mouse事件（阻止选区产生），阻止key事件（阻止键盘操作）等等。 document.addEventListener('copy', e => { e.preventDefault() }) 例子：blog.csdn.net/secketl/art… 未登录的csdn面试官挑眉："...