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...

第一次发牛客，想让兄弟们给点建议，我就想找个Java实习🙄

大家好，最近校招圈最炸的消息，莫过于百度3月9号启动的2027届暑期实习了。5000+Offer，90%是AI岗位，七大业务专项同步启动。说实话，我在这个行业这么多年，这种级别的招聘力度，确实少见。说实话，看到这个数字的第一反应，我也和大多数人一样——“真的假的？怎么突然这么大动静？”。立刻去找百度内部的同学打听了一下，又翻了翻最近行业的动向，才意识到这波招聘背后的信号，比表面数字要深得多。先说说行业。今年开年以来，AI领域的竞争明显在加速，各家都在抢滩。而内部聊到的信息更直接：这次5000+Offer不是临时起意，是业务线的硬需求堆出来的。七大专项，对应的是大模型、自动驾驶、AI芯片、智能云...