解读

面试官真正想考察的是：

1. 你是否理解大模型幻觉在“空间几何”场景下的独特表现——坐标漂移、比例失真、拓扑错误。
2. 能否把几何先验转成可计算、可微或可调用的约束函数，并嵌入LLMOps 闭环（提示→生成→校验→纠错→再生成）。
3. 在国内真实业务（高精地图、室内导航、BIM 审图、无人机巡检）里，如何兼顾合规（测绘数据不得出境、偏转加密）与实时性（百毫秒级推理）。

一句话：不是简单“算个距离”，而是让几何约束成为模型外的可插拔 guardrail，且能持续运营。

知识点

1. 坐标幻觉分类

   • 随机漂移：经纬度整体偏移几百米。
   • 比例失真：两点相对距离误差 30% 以上。
   • 拓扑错误：自相交、顺序颠倒、内外环错位。

2. 几何约束形式化

   • 硬约束：必须满足，如“建筑物轮廓不得自相交”。
   • 软约束：允许偏差，但需最小化损失，如“边长与图纸误差≤0.5%”。
   • 约束函数：可用符号表达式、可微 loss 或运筹模型表达。

3. 纠错策略三层漏斗

   • ① 提示层：Few-shot+CoT，把“GCJ-02 转 WGS-84 再计算”写进推理链。
   • ② 后验层：调用Shapely、CGAL 或自研 Rust 库做拓扑修复，返回“最近合法点”。
   • ③ 重采样层：把约束转成二次规划或凸优化，用 OSQP 在 50 ms 内求解。

4. LLMOps 接入

   • 把几何校验封装成微服务（<100 ms），通过反向提示注入把错误描述写回上下文，实现多轮自纠正。
   • 记录“幻觉-约束-修复”三元组，沉淀为向量索引，用于后续动态 Few-shot 检索。

5. 合规与加速

   • 国内测绘数据需经过偏转加密插件处理，纠错算法必须在加密后坐标系内运行，避免“先纠偏再加密”的法律风险。
   • 百毫秒级要求下，GPU 不划算，采用CPU+SIMD+Rust 或TensorRT 插件把约束 loss 编译成 CUDA kernel。

答案

给面试官一个可落地的 90 秒回答框架：
“我会把问题拆成几何约束定义→快速校验→可微/可搜索纠错→LLMOps 闭环四步。
第一步，根据业务场景把约束写成符号表达式或可微 loss，例如‘多边形无自交’直接用 Shapely 的 is_valid 返回布尔，‘边长误差’写成 (L_pred - L_gt)^2。
第二步，把校验模块封装成Rust SO 动态库，单次调用 5 ms，部署在Sidecar 容器，通过gRPC 给模型做后验。
第三步，若检测到错误，启动两阶段纠错：先投影到最近合法子空间（凸优化 30 ms），若不可行，再触发小模型重生成——用 7B 模型+LoRA 在加密坐标系内微调过 20 万条合规样本，输出合法坐标。
第四步，把‘幻觉-约束-修复’日志写入Kafka，由实时特征平台生成动态 Few-shot 提示，实现持续学习；同时把约束函数版本号写进模型卡片，满足国内生成式 AI 备案要求。”

拓展思考

1. 可微几何约束能否直接写进Transformer loss？
   答：可以，但需把离散拓扑判断松弛成可微近似（如 sign 函数用 tanh 逼近），训练阶段可用，推理阶段仍用符号校验保精度。

2. 多源坐标系混用（WGS-84、GCJ-02、BD-09）时，如何统一约束？
   答：在加密后空间做所有几何判断，避免逆向解密；若必须跨系计算，采用官方公开差分参数做同态偏移，确保法律合规。

3. 极端大场景（千亿级参数+城市级路网）如何横向扩展？
   答：把城市瓦片化，每块路网用图神经网络编码成局部拓扑嵌入，再与 LLM 的坐标 token 做交叉注意力，实现分而治之的约束推理。