宁德时代拒信

面试1h，内容如下：1.介绍一下agent项目，流程是怎么样的，详细展开说说。讲完之后开始八股：2.hashmap线程安全吗，高并发会有什么问题？你会怎么解决3.syn锁和re锁的区别？4.循环依赖怎么解决 ，具体介绍流程5.还有些忘了....都是很简单的八股。（叫我共享屏幕，说反作弊。可能觉得我讲太快了）算法题：LRU缓存+ttl+解决高并发+限流（5秒内用户只能请求10次这样）。可以口述思路，可以写代码，LRU+TTL我默写了，后面两个直接说思路。今天不知道为什么，在反问环节都是hr在一直输出，感觉我才是hr哈哈哈....反问的话就问3个方面：1.用友下一步的发展方向，是否往ai靠？2.薪...

小红书你来的有点晚了已经是节孝子了

本来觉得混了段实习应该比找第一段的时候好点 怎么感觉还是没有面试哇

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...