1、自我介绍2、项目介绍3、离线数据处理咋做的离线数据处理我一般会按“采集、清洗、标准化、切分、标注、校验、入库”这条链路来做。先把多来源数据接进来，比如文档、表格、对话日志、接口结果、历史工单，然后做编码统一、去重、去噪、脏字段修复和无效样本过滤。对于文本类数据，还要做特殊符号清理、HTML 去标签、分段切分、敏感信息脱敏和元信息补全。如果是训练数据，还会进一步做 schema 对齐，比如统一成 instruction / input / output，或者统一成多轮消息格式 messages=[{role, content}]。如果是 RAG 知识数据，就会做 chunk 切分、标题挂载、...

…… 标题党了，对不起各位牛爷爷了，请问各位简历有没有要优化的

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

作为大四后端开发学生，如果把自己比作一台大模型，那最消耗我 token 的，从来不是写代码、改 bug，而是无尽的自我纠结。一边实习一边找工作，担心技术不够、面试不过，纠结方向对不对、选择值不值得。这些情绪反复占用我的 “算力”，让我本该用来学习和提升的精力被不断消耗。我也想关掉无用进程，专注输出，可焦虑总在悄悄耗光我的电量。#把自己当AI，现在最消耗你token的问题是什么？#