1. 你的RAG项目主要什么作用2. RAG项目工作流程是什么3. 你的RAG项目出现问题，怎么进行排错4. 大模型微调过程中数据预处理的步骤有哪些？5. 如何解决大模型Agent的工具调用 幻觉问题？6. LoRA微调技术是什么？7. 大模型Agent的记忆机制分为哪几类？8. 大模型后端部署常用的框架有哪些？9. 全参数微调与轻量化微调的适用场景分别是什么？10. 大模型Agent实现复杂任务规划的核心方法有哪些？11. 大模型推理服务的性能优化手段有哪些？12. 如何设计大模型微调后的效果评估体系？13. 大模型Agent对接第三方API时，后端如何做接口鉴权、限流与异常捕获？14. 大...

为啥约不到面试啊😭😭😭是我的简历问题，还是打招呼有问题大佬们，能帮忙看看简历吗？

春招约不到面试，太难受了

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...