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...

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

29届java实习，简历包装了一下苍穹外卖和黑马点评，请问有什么项目推荐吗？有必要在简历上补个蓝桥杯，马蹄杯之类的算法竞赛吗？接下来还会继续学习🥹想在暑假去进行第一份实习 有机会吗？求大佬拷打😭😭

很多友友不知道怎么校招选国企，朝着这三个目标前进三类值得进入的央国企• 第一类：垄断型国企或政策性银行举例：中国烟草、国家电网、三桶油、三大政策性银行，铁路等。优势：应届生进入后，待遇和未来发展前景较好，不会失业类似公务员。• 第二类：受国家保障的央国企（如军工类企业，中储量，邮政）特点：工作稳定、福利待遇一般，且“不可能失业”。• 第三类：省属市属总部国企机关适合人群：家庭条件较好、追求稳定工作的求职者。优势：工作内容管理为主、待遇尚可，无业绩压力、离家近，“工作生活两不误”。#春招至今，你的战绩如何？##工作经验#