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...

佬们求助，28届小登JAVA想去实习了，最好是可以暑假实习吧，目前八股背了框架，redis，还有一些JAava基础，jvm和juc，是不是可以五六月份再投？

自我介绍手撕：最长无重复字符的子序列（经典，字节最高频的一道题）询问上段实习为何离职针对简历上图片评测相关的工作讲解一下数据集清洗、打标怎么做的构建benchmark的标准有哪些？讲解一下基于agent skill做ui自动化的细节讲解一下一个需求完整的开发到上线流程。线上出问题是怎么解决的？第二段实习中代码行覆盖率怎么做的，有调用外部工具吗？反问：多久出后续。