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...

说实话我当时秋招的时候就一个目标：必须进大厂。不是说小公司不好，而是我双非本，如果第一份工作再没个好平台背书，以后跳槽简历都不好看。事实上我把大厂投了个遍，笔试挂了一大半，面试又挂了几家，最后就拿了一个offer。过程确实很痛苦，但我觉得值。进来之后感受就是：流程规范、技术栈新、身边同事都很强，每天被卷但也确实在成长。而且说句现实的，大厂的薪资确实比同届去小公司的同学高出不少。当然我也知道大厂有大厂的问题，什么螺丝钉啊内卷啊，但我觉得对于实习来说，先进去学再说，后面想走随时可以走，但第一份工作的起点真的很重要。

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

从整体来看，这一轮面试覆盖面非常广，但并不杂乱，反而体现出一个非常清晰的用人标准：工程基础 + 系统理解 + 代码能力 + 安全意识。题目横跨网络、操作系统、数据库、数据结构、C++语言特性以及系统设计，典型地体现了大厂基础面试的特点——不追求特别偏门的知识，而是反复验证你是否具备扎实的“计算机底层能力”。本文不对具体题目做答案展开，而是从“题目结构”和“准备方法”两个维度进行拆解。一、面试题目结构拆解1. 网络与安全（高频核心模块）涉及题目：HTTP 与 HTTPS 区别及 TLS 握手流程打开网页全过程常见网络安全漏洞与防护加密算法与 RSA 原理这一部分的核心不是记忆协议细节，而是理解三...