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...

没必要在学校疯狂卷了

现在AI这么恐怖，毕业26，能干到30吗？暑期实习也找不到，感觉快进斩杀线了啊

在嵌入式系统面试中，很多人都会遇到一个现象：面试官不仅问项目经历和动手能力，还经常问一些被称为“八股文”的基础题，比如操作系统原理、C语言细节、内存管理、TCP/IP协议、单片机基础等。很多求职者会疑惑：为什么明明是做工程的岗位，还要背这些看似“死记硬背”的内容？其实，“八股文”在嵌入式面试中的存在，并不是为了刁难，而是有其现实原因和筛选逻辑。一、嵌入式岗位的特点决定了基础的重要性嵌入式开发不同于纯应用开发，它通常直接面对硬件资源、底层驱动和系统行为，比如：内存是有限的，甚至没有操作系统代码可能运行在裸机或RTOS上一个指针错误可能导致系统崩溃中断、时序、寄存器都需要精确理解在这种环境下，基础...