已寄出三方，成功上岸招银

最近看到一个很有意思的观点，关于AI时代产品经理的工作方式正在发生巨大变化，结合自己的思考整理一下分享给大家。 传统产品经理是怎么工作的？ 以前产品经理的标准流程是：市场调研 → 竞品分析 → 写PRD → 确定产品路线 → 跟进开发。 之所以是这套流程，根本原因是软件开发的周期长、成本高，中途调方向损失非常大，所以必须"先规划好再动手"。 现在发生了什么变化？ AI的能力进化太快了。 2022年11月ChatGPT刚上线的时候，连一个不出错的HTML页面都很难写出来；到了现在，用Claude Code这样的Agent工具，已经可以独立完成一个前后端完整的中型项目。短短三年...

求各位牛爷爷指点

小米oc了，但是在犹豫去不去。如果接受的话，小米正职待遇太差了，而且也不是互联网大厂，不确定这段经历对于秋招的背书有多大。算上餐补实习薪资5100，感觉太低了，并且岗位是中台开发，会干一些杂活，而且没有专门的mentor，和纯后端有一定区别。但是如果不接受的话，害怕接下来找不到好的offer，暑期0offer。图一是我简历上的项目和所学知识，图二是JD。实习的岗位不垂直，对秋招帮助大吗，该不该去，去了之后能胜任任务吗？

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...