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...

我是学院🐭，没面过大厂，官网投的都是秒挂，这是拿我刷kpi的吗？要尝试一下吗？

我投的是后台开发，不知道为什么面试官是C++的，因为技术不互通吧，基本上在闲聊，比较轻松，这里把腾讯元宝的总结贴出来吧1.自我介绍​​2. 技术栈与语言理解​​​​编程语言对比​​：候选人认为Java相对笨重，Python语法简洁且库丰富，Go语言性能较好。​​C++理解​​：认为C++效率高于Java，更贴近底层，常用于系统编程。​​内存管理​​：指出Java的JVM可管理对象内存，但ThreadLocal等资源仍需开发者手动管理，不当使用会导致内存泄漏。​​3. AI工具应用​​​​日常使用​​：候选人使用CodeX、Kimi等AI工具辅助编程、生成文档和PPT。​​协作模式​​：强调与A...