二面，还是视频面试，这次面试官换了一个人，自我介绍说是做系统软件方向的高级工程师。和一面相比节奏明显不一样，问题少但每道都很深，基本上每个话题都会顺着你的回答继续挖，感觉整场面试就是在不断被追问。项目聊了将近三十分钟，他对架构设计和遇到的问题非常感兴趣，问了很多"为什么这么做"和"有没有更好的方案"。后半段有一道系统设计题，没有手撕算法，但设计题聊了很久。整体强度比一面高不少，面完感觉脑子空了。1. 讲一下你对 C++ 对象内存布局的理解，虚继承是怎么解决菱形继承问题的？答：一个普通 C++ 对象的内存布局，从低地址到高地址依次是：如果有虚函数，最开头是...

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

25届本科生，简历写成这样可以吗，毕业回家了过完年来找工作，很迷茫，不知道投什么岗写项目完全离不开ai，就是投小厂开发岗也感觉过不去面试

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...