🕐复活时间：3.23💻面试部门：PCG技术线-智能营销/AI小游戏方向一面🕐面试时间：3.24❓面试问题：自我介绍大文件拆分上传，如果断线重连，如何实现重传为什么后端数据库使用mongoDB而不用mysql你有提到学过redis，说说对redis的理解如何设计登录的，如何保护用户信息安全xss/csrf如何产生的，如何防范你提到jwt，那你的jwt是配置了什么字段js事件循环与nodejs事件循环追问：nodejs是单线程还是多线程ES Module与CommonJS的区别场景题，设计一个前端表单，涵盖数据采集，前后端对接等等，说说你的思路ai agent兴起，你对这个有什么了解和看法算...

开学大三下了，准备找实习，这样的3无简历是不是没救了，怎样修改才能找到实习呢，没有项目经历，再添加也是类似的基于51单片机的课程作业，有必要加上吗，求指教

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...