叠纸游戏测试

有无老哥了解叠纸测试这一块,卡学历严重嘛。
今年春招真的太难了啊  #学历对求职的影响# #23届找工作求助阵地# #软件开发薪资爆料# #在找工作求抱抱# #找工作中的意难平#
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本科双非的我,昨天面的初面还在等结果
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发布于 2023-04-04 14:52 黑龙江
学长好
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发布于 2023-04-03 11:12 安徽
我被鸽了一个月
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发布于 2023-04-20 14:18 上海

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07-29 23:33
已编辑
合肥工业大学 产品经理
继续昨天的话题,ai行业当前现状,中游来说有AI开放/开发平台、机器学习、知识图谱、计算机视觉、自然语言处理、智能语音。AI开发平台:包括阿里、百度、腾讯提供的协助ai开发者进行开发的工具,其实感觉硅基流动应该也算,ai开发平台作为ai时代的基座,也许将和现在互联网时代提供服务器的厂商一样,但是刚刚又想到,这种开发ai的平台,是不是也可以类比为早期的建站工具,或者最近很火的低代码平台,但如果按这个思路下去,其未来发展方向还真不一定好,到底未来会如何,还需要继续观察。AI开放平台:这个其实不是大模型时代的专属,早在十多年前,API刚盛行那会儿,就已经出现了,但是那会儿更多是提供各类算法,包括图像识别、语义分析、TTS等等,只不过现在加入了llm而已,不过在这个agent盛行的时代,这类还真是时代的宠儿。知识图谱:主要应用是搜索引擎和推荐系统,在llm出现之前,知识图谱的热度一度甚嚣尘上,但是llm出来之后,这类研究已经少了很多了。CV:当初最著名的CV四小龙:商汤、云图、依从、旷视,各有各的发展,有的如日中天,有的泯然众人,也是很感叹了。NLP:那天听到一句话,觉得用在这里非常合适,chatgpt的出现终结了NLP,但是deepSeek的出现又给学术界带来了新的希望。智能语音:曾有幸在讯飞实习过一段时间,那会儿的讯飞还以ASR最为出名,但当时讯飞在智能语音的优势已经略显不足,还记得当时的leader讲过一句话,我们识别准确率99.5%,百度准确率99.2%,我们有这么一点优势在用户层面是体现不出来什么的。现在来看,确实如此,幸好讯飞抓住了llm这一风口,最先推出国内第一个大模型,再之后利用一直以来的渠道,狠抓Ai+教育,现在也是过得风生水起了。下一part为大模型相关的内容。
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1.ai不是结果,而是工具在实际操作过程中,应根据业务实际,选择合理的工具,并不一定要使用ai,如果业务逻辑足够简单,传统数字化手段也能解决,那就使用传统数字化工具。2.当前ai市场竞争格局上游:算力、数据、算法算力:底层是以英伟达为代表的gpu生产商,当前的代表性显卡:A100、H100、GB300,每每提到gpu就不得不感叹部分大学教授的眼光之毒辣,远在我本科的时候,当时和一个应用统计的教授做项目,当时他就有意让他的学生学习gpu编程,当时没当回事,现在回国头来看,也是感慨万千。除了gpu的生产商,还有国家、大厂简历的各类算力集群、智算中心,在这个时代,计算力又何尝不是一种武器呢。数据:主要就是提供各类数据存储的公司,其实按理说我觉得应该还有提供数据集的部分内容,今天刚听了白鲸实验室采访一个大模型方向的博士后的文章,他提到以后可能当前的数据,高质量数据已经不够大模型训练了,如果使用大模型自己生产的数据来训练,会出现模型坍缩(好像是这个名字)。也难怪当前对高质量标注也是比较火热,最近有关注到字节的Xpert计划,这似乎也能说明一些什么。算法:这方面对我来说一直都是浅尝辄止,也许因为本科的一些事情,对这方面的知识存在浅尝辄止,希望通过这次的学习能稍微了解一些。老师说了几个名字CNN、RNN、Transform、MOE、DIT。后续还讲了中游的内容,包括一些技术、平台,以及下游的一些应用,今天有些晚了,留着明天来写吧。
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创作者周榜

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