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一、训练范式与核心技术1. 强化学习主导- DeepSeek-R1基于大规模强化学习（RL）完成后训练，其强化学习训练占比超过95%，甚至存在完全依赖RL的DeepSeek-R1-Zero版本。- 传统指令模型（如文心、ChatGPT O1）则更依赖监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）。2. 冷启动与多阶段训练- DeepSeek-R1通过引入高质量“冷启动”数据辅助初始阶段学习，并结合多阶段训练策略（如拒绝采样）提升推理能力。- 而指令模型通常直接从预训练模型通过SFT对齐人类偏好。二、能力与任务适配性1. 复杂推理能力- DeepSeek-R1专门针对数学推导、代码生成、逻辑分析等复杂任务优化，其推理过程中支持自我验证、错误检测及多路径探索。- 指令模型更侧重通用对话和指令理解，在复杂推理任务中表现较弱。2. 生成质量差异- DeepSeek-R1的纯RL版本（R1-Zero）存在生成内容可读性较低的问题，需通过混合训练策略改进，- 而指令模型因依赖SFT数据，输出更符合人类语言习惯。三、架构设计与成本效率1. 优化算法创新- DeepSeek-R1采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）等新型RL算法，支持无监督条件下的推理能力进化。- 指令模型通常沿用PPO等传统RLHF算法。2. 成本优势- DeepSeek-R1在同等性能下成本比OpenAI o1系列低30倍，且在数学、代码基准测试中达到甚至超越Claude 3.5 Sonnet等模型。四、应用场景与合规性1. 垂直领域适配- DeepSeek-R1更适用于科研、金融等高精度推理场景，- 而ChatGPT O1等指令模型偏向通用客服、教育等泛化场景。

▌保姆级教程（务必收藏）✅1、【职业规划】-帮助你定位自己上传简历→输入：【请根据我的经历，给我一些就业岗位方向】这个时候deepseek会根据你的学校专业、实习或者项目，给你一些就业的岗位方向，这样你就可以朝着这些方向去投递简历2、【简历评估】-提升简历过审上传简历→输入：【请根据"岗位" 的要求，结合我的简历，帮我从以下几个方面给出评价和修改建议，以提升我简历在这个岗位上的竞争力1、简历优缺点分析2、简历当前有哪些地方可以提升应聘岗位信息：xxxxxx】3、【简历撰写】-求职意向定制化上传简历→输入：【请根据以下岗位招聘要求，帮我重新解构我的简历，按照【教育背景→实习经历→项目经历→个人评...

目前在做 Java 后端，如果秋招想转大模型应用开发的话，请问该怎么准备呢？优先主攻大模型，还是先继续深入学习 Java（目前在实习，学大模型的时间也不多）？前景如何呢（主要薪资方面相比同体量公司的 Java 岗）？小白求教，谢谢各位佬。

现在国内国外AI市场热火朝天，各种新形态产品不断涌入，很多人借助AI成为个体开发者，其实市场上本质上没那么多的新的需求，新的是生产力，不论你接下来要投递什么岗位，就记住：“AI X 业务”，用AI功能去重新解释业务；首先就可以用AI帮你优化代码，提升工作效率；对于业务简单来说，假如你做的是一个电商产品，你可以思考 在电商场景下 哪些地方可以使用AI，AI最大的优势就是总结提炼、辅助思考提升效率，你可以思考AI的优势能在哪些环节应用，技术虽然很重要，但是你的思考是更重要的！ 决定你能否在这个赛道上越走越远核心学习能力：怎么做项目？都AI时代了，有能力的就别做那烂大街的外卖点评项目了，AI时代，人...

666,演都不演了是吧，明摆着面试开挂这软件都能过备案？哎，资本软件商城上7000多次安装不知道会给招聘市场带来多大的震荡！又被资本做局了1.0的超高评分和评论笑死我了凡人，想要以血肉之躯挑战AI吗？我宣布，人脑与AI的军备竞赛堂堂开启！ 还是建议大家踏踏实实背八股刷算法做项目找实习，开挂不可取！

1. [明确性]- 用户意图是否清晰传达？- 是否存在歧义或多义表述？- 示例对比：× "写个故事"√ "用300字编写一个科幻微小说，主题是时间循环，结局出人意料"2. [有效性]- 输出结果与预期目标的匹配度- 是否包含必要约束条件（格式/长度/风格等）× "总结会议内容"√ "用bullet points总结昨日产品评审会的三个核心决策，并标注相关负责人"3. [用户适配]- 是否符合目标用户的语言习惯？- 是否预设了合理的知识层级？× 面向儿童："阐释量子纠缠的波函数坍缩现象"√ 面向儿童："用小狗找骨头的故事解释远距离感应"4. [结构设计]- 是否包含有效的上下文铺垫？- 多步骤指令的逻辑连贯性√ 优秀结构：1) 设定角色："你是一位资深营养师"2) 限定条件："针对糖尿病患者的春季食谱"3) 输出要求："以表格形式呈现，包含早中晚三餐"5. [风险控制]- 是否规避敏感话题触发？- 是否存在文化偏见风险？- 示例改进：× "比较不同宗教的优劣"√ "客观陈述佛教与基督教的核心教义差异"6. [扩展性]- 是否支持自然追问？- 能否引发有价值的延伸对话？√ 优秀prompt："先解释区块链基本原理，然后给出三个实际应用案例，最后分析当前面临的主要挑战"7. [效率优化]- Token使用是否经济？- 复杂任务是否进行分阶段处理？× 单次请求："详细分析2023全球新能源汽车市场，包括政策、技术、销量、竞争格局..."√ 分步请求：1) 政策环境分析2) 关键技术突破3) 头部企业对比8. [可测试性]- 是否具备明确的验证标准？- 能否通过A/B测试量化效果？评估指标示例：- 首次响应准确率- 多轮对话维护率- 用户修正次数9. [错误处理]- 是否预设容错机制？- 是否包含纠偏引导？√ 优秀实践："如果问题涉及专业医疗建议，请提示'根据AI伦理准则，建议咨询执业医师'"10. [体验感知]- 交互语气是否符合场景？- 是否营造适当的对话温度？示例对比：× "输入你要问的问题"√ "您好！今天想探讨什么有趣的话题呢？"

经历今年暑期大厂面试的，很多岗位是不是都问了AI相关问题，这就是接下来的趋势，想要进大厂或者垂直领域独角兽企业，不管什么岗位，拥抱AI就对了需求可能会增多的岗位：1、AI算法工程师/科学家（核心层）：LLM工程师/研究员： 预训练、微调、RLHF、Prompt工程、Agent开发、模型压缩与部署。多模态算法工程师： 融合文本、图像、语音、视频的理解与生成。AIGC算法工程师： 图像、视频、3D内容生成等。计算机视觉/自然语言处理工程师（与大模型结合）： 即使是传统CV/NLP，也需要与大模型技术结合应用。MLOps工程师： 负责机器学习模型的全生命周期管理，包括开发、部署、监控和迭代。2、AI...

毕业即入局自动驾驶赛道，与全球顶尖大脑同行！🎯为什么选择元戎启行？✅ 创始天团：AI博士周光领衔，清华/斯坦福/CMU学霸+谷歌/微软/百度大牛云集✅ 技术天花板：主攻L4高阶智能驾驶，Waymo/Cruise同款技术栈，简历镀金神器！✅ 福利超能打：弹性打卡+六险一金+无限零食库+年度环球旅行级团建✈️✅ 成长快车道：每年2次晋升+前沿技术培训，小白变大神只需12个月！📍base选择：北京/上海/深圳（办公室全在地铁核心商圈）🔥校招热招方向自动驾驶算法｜高精地图｜车路协同｜传感器融合嵌入式开发｜仿真测试｜产品经理…（所有核心岗开放！）✨内推暴击福利👉简历秒过初筛，面试进度实时追踪🔑内推码：NTAW9FW（填码必过！）🔗投递链接：https://app.mokahr.com/xxx（链接可置顶评论）🌟寻找这样的你✔️26届本硕博应届生，CS/电子/机械等相关专业✔️痴迷技术革新，想参与改变人类出行的史诗级项目✔️拒绝螺丝钉岗位，渴望接触自动驾驶全栈技术💡校招潜规则：提前批HC多竞争少！现在投=避开秋招绞肉机📢员工证言“入职半年参与城区NOA项目，成长速度碾压同龄人3倍！”——2025届算法工程师Kevin👇评论区喊话学姐帮你查进度！

1. 感知模块（Perception）- 功能：通过传感器、API、文本/语音输入等方式，从环境或用户处获取原始数据。- 关键技术：多模态数据处理（文本、语音、图像）、信号降噪、数据标准化。- 产品视角：需平衡数据采集效率与用户隐私（如明确告知数据用途）。2. 认知与决策模块（Cognition & Decision-Making）- 理解层：自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）解析输入内容。- 知识库：存储长期记忆（领域知识库、用户画像）和短期记忆（会话上下文）。- 推理与决策：基于规则引擎、机器学习模型（如强化学习）或规划算法生成行动策略。- 产品视角：需关注决策透明性（如可解释性AI）与伦理风险（如避免偏见）。3. 执行模块（Action）- 功能：将决策转化为具体行动，如控制硬件、调用API、生成回复。- 关键技术：动作序列编排、与外部系统集成（如IoT设备）。- 产品视角：需设计容错机制（如执行失败后的回退策略）。4. 学习与优化模块（Learning & Adaptation）- 持续学习：通过用户反馈、在线学习（Online Learning）更新模型。- 自适应机制：动态调整策略（如对话系统根据用户情绪改变语气）。- 产品视角：需平衡模型迭代速度与稳定性（如A/B测试验证新策略）。5. 交互模块（Interaction）- 多模态交互：支持语音、GUI、手势等交互方式。- 对话管理：维护上下文、处理多轮对话跳转（如电商客服的订单追踪）。- 产品视角：注重用户体验设计（如减少交互摩擦、提供情感化反馈）。6. 系统与安全模块（System & Safety）- 资源协调：多任务调度、计算资源分配（如边缘计算优化）。- 安全合规：数据加密、偏见检测、异常行为监控（如自动驾驶的紧急制动）。- 产品视角：需符合行业法规（如GDPR）并建立用户信任。7. 评估与反馈闭环（Evaluation & Feedback Loop）

LORA 原理：解释 LORA(Low-RankAdaptation)的核心思想，如何通过低秩矩阵实现参数高效微调?数学形式如何表达?Self-Attention机制：自注意力机制中 O/K/ 矩阵的作用是什么?如何通过缩放点积计算注意力权重?公式推导并解释Softmax 的意义。位置编码：Transformer为何需要位置编码?主流 LLM(如 LLaMA、GPT)使用哪种位置编码(如 ROPE)?相比绝对/相对位置编码有何优势?Seq2Seg 模型：Seq2Seq模型的核心组件是什么?Encoder-Decoder结构如何解决长程依赖问题?RAG技术：RAG(检索增强生成)的完整链路包含哪...

前段时间，我帮在悉尼做AI医美项目的朋友，和国内某大型医美公司的创投部门（负责人正好是我表哥）组织了一场会议和交流。会后也有一些思考和总结，欢迎大家指正、讨论、评论。（没事的朋友也可以当作英语阅读练习看一看 😄）Some time ago,i organised a meeting with my cousin and one of my friends in Australia.My friend is an entrepreneur who recently started a business in the facial beauty space.He’s developing a p...

小鹏汽车内推码: DRBJP27 ，长期有效，可随时联系我帮查进度。投递链接: https://xiaopeng.jobs.feishu.cn/s/HU_jgC008EE小鹏起飞，新势力连续两个月排行第一！扩招6000人海量HC！