来自19届刚入职没几个月的菜鸡的焦虑

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...

211本985硕,暑期快手已经用人部门筛挂两次了😡😡实习已经改了一版了,需要写的更详细点吗😭😭😭

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

一、三面（30min）针对实习经历接着询问学过Go语言吗？能实习多久？最早什么时候能到岗？有没有留用诉求？ 反问咱们部门和Agent相关的核心业务、具体落地场景有哪些？和剪映核心能力是怎么结合的？咱们团队当前在Agent业务上，最核心的业务难点/待突破的方向是什么？团队内的同学在做业务遇到技术卡点时，通常会通过哪些渠道寻找解决方案、激发技术灵感？咱们部门有没有和AI相关的核心业务指标，比如AI贡献率、代码出码率这类量化要求？如果我有幸入职，团队对新人前1-3个月的培养路径与核心产出要求，有没有明确的规划？二、HR面面试题（一）个人基本情况与实习稳定性考察你是哪里人？对面试岗位的base地是否有...