江苏银行金融科技岗，离谱的笔试题目

坦白说，虽然没亲自去这两个超级城市历劫，但从各路前辈的血泪史、行业现状以及网上的吐槽来看，北漂和沪漂的苦，完全不在一个维度上。去一线城市打拼，其实就像韩立初入修仙界一样，大家一开始都是毫无背景的底层散修。为了抢夺稀缺的资源（高薪、经验、向上爬的机会）拼命肝，而北京和上海，就是两个规则完全不同的试炼场。1. 北漂的苦：直白的物理破防与泥沙俱下北京的苦，往往是极其具体且折磨肉体的。通勤地狱： 对于很多做软件开发的人来说，不管是去西二旗、后厂村还是望京，每天的通勤都像是一场拉练。单程一个半小时是常态，挤在早高峰的地铁里，人会被压成一张相片。环境粗犷： 干燥的气候、漫长的冬季、时不时的沙尘暴，加上粗糙...

难道前端真的已经不行了？

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...