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...

大二小登简历求拷打

大四上学期在某厂实习了三个月，说说真实感受吧。进去之前幻想的是参与核心项目、接触前沿技术。实际上每天就是写一些边角需求，改改前人的代码，开不完的会。mentor人挺好但也很忙，大部分时间还是自己摸索。最大的感触是：大厂没有想象中那么光鲜。工位很挤，实习生能接触到的东西真的有限，很多核心代码权限都没有。现在春招我反而没那么执着大厂了，更看重具体做什么、团队氛围怎么样。实习过一次之后你就会发现，公司名字真的只是个壳子，每天干的活才是实实在在的。

最近帮几个朋友改过简历，发现大家的简历普遍存在一些问题:技术栈简单罗列，不能友好的引导面试官的提问，并且体系混乱，岗位jd针对性不强项目多而杂或者是少且不精，重点不突出，没有明确的数据指标，或数据指标严重失真项目的选取过于陈旧化，仍然停留在数年前已经几乎人手一份的项目，差异性不足。针对发现的这些问题，我总结了一些针对 AI 应用开发岗的通用思路，分享给大家。一 . 整体结构怎么安排AI 应用岗介于算法和工程之间，简历结构建议：基本信息 → 教育背景→ 实习经历→项目经历 →技术栈 。项目经理往前放，原因很简单——HR 看简历平均 6 秒，先让他看到你经历过什么，有什么突出的差异化能力，建议放 ...