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...

27届找实习为什么0回复0面试，是不是因为双非而且没什么项目啊啊啊，真的很需要一个实习，我已经投了很多家了，需要怎么再改改简历么？ 我投的都是数分、运营、用户类，或者有没有推荐的中小厂呀

  史上最尬，没有之一😂 我是社招。

在前端性能优化中，懒加载几乎是必考概念。但很多人一提懒加载，只能说出两句话：路由懒加载用 import()图片懒加载用 IntersectionObserver这在真实项目和面试中，远远不够。这篇文章从加载对象、作用层级、真实业务动机三个维度，系统讲清楚——前端里到底有哪些懒加载，以及它们各自解决什么问题。什么是懒加载？一句话定义：懒加载 = 把“现在不需要的东西”，从初始化阶段推迟到真正需要时再加载。本质目标只有三个减少首屏资源体积降低初始化 JS 执行压力提升关键性能指标（FCP / LCP / TTI）前端懒加载的完整分类总览可以按 懒什么 来分类：分类懒加载对象路由级懒加载页面模块组件...