本帖是劝大家不要选择客户端的。原因如下：1.做客户端开发之后，你会发现市场需求很小，招人的公司就那些（只有大厂招的人多一些，中小厂招的很少很少）。除非你是那种技术大神，能够百分百进入大厂，以及成为架构那种，那么选择也是可以的。不过既然你都能做的这种程度了，为什么不选择更宽的路子呢？把路走宽，不要把路走窄。2.社招难，客户端开发技术很杂，Android 是 Java 和 Kotlin，iOS 是 OC 和 Swift，以及跨端技术 Flutter、RN 以及 KMP 等等。现在的大环境，公司选择只会选择有对口经验的，如果你没有对口项目经验或者项目经验少，大概率人家是不会要的。写 Swift和 S...

大四学院本 想冲刺一下春招但是学历直接被刷不知道是不是简历问题有没有牛油帮忙锐评一下

一开始签了个AI coding什么的，当时想欸这么好可以用AI？（似乎那个AI coding是ai面试？）然后再看又是切屏不计入，又是允许本地IDE，干脆直接chatgpt启动了出来和大家讨论发现好像不能用AI上小红书搜发现这么干的不是少数，尤其是本地IDE直接是cursor和trae的而且发现这个问题去年秋招就有人问过，更离谱的是当时有的人问HR，有的HR说可以有的说不可以现在发了邮件去问招聘团队了，感觉是细则没写清楚要是直接说不能用不如直接签到题走人更省时间

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...