玄学贴祝我上岸吧！！！！

入职手手一周啦，刚入职就领取了好多礼包，有公牛插排，罗技鼠标，各种数据线（目前用不到的一堆乱七八糟的线），笔记本和笔，据实习同事说每个月都可以***取 ，有免费的咖啡可以喝，今天喝的卡布奇诺（上班人的救命稻草），还提供免费的雪糕，部门的mt和ld给准备了好多零食！薪资待遇：看岗位和学历工作时间：看部门，我的部门是10-8，午休2小时，晚饭6-7，上班时间7h～，工作很轻松，不会加班，能学到不少东西餐补：入职当天就给180餐补打到卡里，工区的餐饮都能刷卡，最喜欢的就是逛七鲜便利店（不花钱的感觉尊嘟不太一样～），还有巴黎贝甜（甜品🍮脑袋的福音）和喜茶！每天八点下班打卡30餐补自动到账，感觉卡里有...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

能投什么企业

1. 你做过大模型数据处理的话，预训练数据清洗一般怎么做，去重、去噪、质量过滤分别解决什么问题？预训练数据清洗本质上是在控制“数据量”和“数据质量”之间的平衡。去重主要解决模型反复记忆同一批内容，避免浪费训练 token，也减少 benchmark 污染。去噪主要是过滤乱码、模板页、广告页、低信息密度文本、机器生成垃圾内容，不然模型会学到很差的语言模式。质量过滤更偏向保留高价值内容，比如结构完整、语义通顺、知识密度高、代码块规范或者问答对明确的数据。实际工程里一般不会只靠一个规则，而是多阶段处理：先做规则清洗，再做语言识别、长度过滤、内容打分，最后再结合 dedup 和采样策略。因为预训练效果...