由于公司经营遇到了巨大问题，出现严重亏损。不得不忍痛告诉全体员工团队解散一事衷心感谢全体小伙伴们在公司付出努力与汗水目前待定截止今日，后续事宜人事小姐姐会逐步跟进安排。再次感谢各位伙伴们希望大家都能有一个好的前程，在未来的时候一定要努力奋斗，前程似锦2023年6月16日我正在开开心心的写着代码，突然来了这么一条消息；我直接原地呆住了，沉思良久我才发现办公室内寂静的可怕，没有了键盘的敲击声；有的只有同事们的呼吸声，大家都依靠在椅子上，像是在思考什么。很快大家也都接受了这个不愿看到的实事。过了一两天就在开始办理离职一类的事情了。投递简历在离职以后，我们同事之间约好一起打了2个小时的球，吃了一个饭；...

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

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...