想做AI项目但不知道从哪入手？今天给大家推荐一个非常适合入门+简历包装的开源项目：Agentic RAG for Dummies。 这个项目是干嘛的？ 简单说就是一个能对话、能检索、能自我纠错的智能问答 Agent。你给它喂一堆文档（比如 PDF），它就能根据文档内容跟你聊天，而且还会：  记住上下文，多轮对话不断片 遇到模糊问题会反问你，不瞎答 检索不到好结果会自动重试 复杂问题拆成小问题并行查，再汇总回答  技术栈：LangGraph + Qdrant向量库 + HuggingFace嵌入 + 支持Ollama/OpenAI/Claude多种LLM 怎么做？手把手教你 第一步：环境准备 g...

最近十分焦虑，本来计划找java岗的，结果现在这个时代，什么都要带上ai，本来就有一大堆java八股文没背，还要仓促的学agent，但学的都是基础呀。简历上那些都是提示词工程，让AI输出指令格式，然后程序判断，也没什么含金量。完全没有什么竞争力😭，唯一的竞争力就是实习时间可以长些吧。但我也找不到适合的学习项目，另一方面自己也比较着急。想要快点找实习。求大佬们指点一下小弟😭😭😭

求大佬们拷打简历，投了好多简历了，基本上都没面

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...