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...

就是觉得好漂亮，可能是配色？

这份简历可以进腾讯面试嘛，救救孩子😭

📍面试公司：滴普科技🕐面试时间：3.26💻面试岗位：测试开发❓面试问题：1.自我介绍2.实习3.测试流程4.微信发红包设计测试用例5.注册接口，需要填姓名、手机号、邮箱，设计测试用例6.linux实时查看日志命令7.linux查看文件前十行，写入另一个文件，怎么操作8.sql左连接和右连接的区别9.delete和drop的区别10.状态码11.pytest.fixture作用域12.pytest解析用例的底层原理了解吗13.接口自动化架构如何设计14.静态数据和动态数据如何管理15.MCP，skill怎么用的16.coze，dify了解吗，怎么用的17.反问业务：coze，dify智能化...