vivo春招和实习来啦！内推mgcolo

嘿，兄弟们好，昨天下午，我从新公司大楼签完字出来，阳光晃得我有点睁不开眼。我坐在路边花坛上，默默点了一根烟，坐了很久。整整 4 个月，120 天。作为一个 90 后、没赶上名校快车、又刚好撞上 30 多岁尴尬年纪的 Java 佬，这 120 天我经历的不仅仅是积蓄缩水的焦虑，更多的是一种职业信仰的崩塌。今天给大家聊聊这 4 个月我到底是怎么熬过来的，以及现在的外面市场到底变成了什么样。那些失眠的夜：从自信到自我怀疑刚失业那会儿，我心里其实挺稳的。干了 10 年 Java，在行业里扛过大流量，找工作还不是简简单单。但现实很快把我教训了。第一个月，我还在挑拣薪资；第二个月，开始觉得不对劲，投出去的...

27届，投实习  

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...