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...

佬们看看这个简历可以冲大厂吗

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

1、make_shared 了解过吗？答案：了解。make_shared 本质上是用来创建 shared_ptr 的工厂函数。和直接 shared_ptr<T>(new T(...)) 相比，它通常只做一次内存分配，把对象本体和控制块放在一块连续内存里，所以性能更好，缓存局部性也更好。另外它异常安全性也更强，像复杂表达式里直接 new 可能在构造 shared_ptr 前抛异常，make_shared 可以避免这种问题。但它也不是所有场景都适合。比如对象特别大、你希望对象和控制块分开释放，或者需要自定义删除器，那就不一定用 make_shared。因为只要还有 weak_ptr 持...