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美团 2024 届学校招聘将选用 6000 人，技能类岗位扩招超 50%
美团招聘公众号宣布启动 2024 届学校招聘！此次招聘聚集「零售+科技」战略，面向毕业时间在2023年11月至2024年10月的海内外院校应届毕业生。岗位预计招募6000人，覆盖技能、产品、商业分析、运营、金融、供应链、职能、商场营销、规划、出售、客服和支持等10大类职位、100余种岗位。特别值得注意的是，技能类岗位扩招超50%！
此外，美团 2024 届北斗方案也正式启动，招聘全球精尖学校科技人才，开放大模型算法工程师、大模型机器学习引擎工程师 、感知算法工程师、决策规划算法工程师、高精地图和定位算法工程师、仿真体系算法工程师等岗位 ⋙ 美团招聘 | 美团技能团队
牛津大学研究显现，不同言语运用 AI 大模型的本钱差异巨大
推特用户 @dylan522p 展现了一张牛津大学的研究成果，图片显现，依据对 GPT-4 和其他常见大言语模型的研究，在大言语模型中运用英语的本钱最便宜，中文是英文本钱的2倍，而缅甸掸语这样的言语本钱要贵15倍。
研究显现，本钱差异与运用言语的结构有关。让一个大型言语模型处理一句缅甸语句子需求198个 token，而相同的句子用英语写只需求17个。token 代表了经过 API 拜访大型言语模型所需的计算力本钱，这意味着缅甸语句子运用该服务的本钱远比英语句子高 ⋙ Twitter @dylan522p
国内首款AI商拍东西「WeShop」上线，下降电商拍摄本钱
www.weshop.com/studio
WeShop 是一款AI商拍东西，由时尚电商渠道蘑菇街在本年4月孵化推出，基于 Stable Diffusion 技能为商家供给产品实拍图场景及模特替换处理方案。运用 WeShop，商家不再受限于模特、经纪、拍摄、后期处理等方面的约束，甚至不再需求真人模特，也不再受拍摄地点和模特类型的约束。
目前，WeShop 已正式上线，并推出人台图、真人图、产品图、玩具图、童装图5种电商适配场景。用户只需选择场景并上传图像，东西即可自动切割所需部分；随后选择一个地点模版/或者运用 Prompt 生成一个地点，就能一键生成所需的展现图。
灵动AI推出业界首个工业级「AI产品图」生成东西，发力千亿级营销规划商场
www.redoon.cn
灵动AI最近发布了首款可商用的AIGC产品「灵动AI产品图」，并与京东智能新品孵化渠道合作，为商家和工业带客户供给 AIGC「营销+规划」服务。
该东西包含了多个自研的特定风格场景的 LoRA 模型，多个1亿级参数的专用AI模型以及专业的智能审美评价体系。在精准的算法操控下，主体产品与生成场景在构图、色彩、光影、氛围等方面完美融合，展现出独特的视觉特征和美学调性，为B端用户和规划师创作高质量产品场景图供给助力 ⋙ 灵动无限科技
a16z 探讨生成式AI能否解锁个人财务管理
这是著名危险出资公司 a16z 近期的一篇博文，Olivia Moore 和 Anish Acharya 带咱们评论生成式AI对个人金融管理带来的改动。
曩昔个人金融管理软件更多是供给理财建议和洞悉，但无法真实替用户履行操作。在金融科技的推动下，最新的生成式AI模型 (比如 GPT-4) 具有高度计算才能和决策制定才能，能够进行文本和图像的多模态处理，真实代表用户履行理财操作。
文章猜测，凭借生成式AI，个人金融管理渠道总算能够完成「金钱自动驾驶 (Money on Autopilot) 」的愿景，在以下等多个范畴完成自动化，并或许催生一个强壮的金融超级 App：
▢ 存款和消费
▢ 出资方案
▢ 退休方案
▢ 债款管理
▢ 预备/申报税款
文章还猜测「再融资机器人 (Refi Robots)」的呈现，能够使用生成AI分析用户当时债款状况，并自动找到最优再融资方案。这将极大影响现有债务方的利益。
此外，作者猜测创业公司将赢得这块商场。因为现有金融机构的途径依赖和低效举动，将很或许错失这波机会。新创业公司使用AI下降用户痛点，将取得职业先机 ⋙ a16z
万字长文，听伯克利博士给你讲解 Llama 2 的技能细节
Meta 近来发表了 Llama 2 论文。来自伯克利大学的人工智能专业博士 Nathan Lambert 在自己的博客中对这篇论文发表了自己的观点。
Nathan Lambert 表示，这是LLM生态体系的一大步！Llama 2 是 Llama 的连续，在数据质量、练习技能 、才能评价、安全练习、负责任的发布方面，都进行了实质性的技能拓展，并在技能研究文件中批露了很多细节。
这个模型是什么 What is the model
Llama 2供给了多个模型规模 (70亿参数到7亿参数不等)
相比LLaMA 1 增加了上下文长度到4K tokens，选用了组查询注意力机制改进推理速度
根底模型 Base model
根底模型选用了新增的揭露数据源混合练习，增加了语料库 40%，提高了知识性并减少了梦想
练习语料达到2万亿词，但要点优化了事实性更强的来源，去除了很多私家信息的网站
根底模型在各类基准测验如 MMLU 等中显着优于其他开源模型
偏好数据 Preference data
Llama 2 运用了很多高质量的偏好学习数据来练习奖励模型，总计 27,540 个样本
选用了迭代批量采集、元数据安全标示等方法管控数据散布
该数据量达到了业界竞争对手的数量级，估计商场价格超过 800 万美元
奖励建模 Reward modeling
Llama 2 选用了独立的有用性奖励模型和安全性奖励模型
增加了置信度边界提高有用性，选用只练习一个 epoch 避免过拟合
奖励模型准确率可达 65-70%，是最重要的功能猜测目标
强化学习人类反应和微调 RLHF and fine-tuning
Llama 2 运用了拒绝采样和 PPO 两种强化学习算法进行微调
验证标明强化学习能够突破监督微调的功能上限，但需求计算和数据资源投入
PPO 微调取得了略胜
评价(才能) Evaluation (capabilities)
Llama 2 在多项自动评测中显着优于其他开源模型
人工评测也标明其质量显著优于 ChatGPT
运用奖励模型评测也证明了强化学习过程的有效性
安全性 Safety
Llama 2 进行了大规模的安全性评价，采取了各种安全性技能手段
尽管在长对话等方面还存在必定缺点，但总体上朝着正确方向开展
仍需持续重视
杂项 Miscellaneous
- 计算上运用了内部集群，有针对超大用户基的商业授权约束 ⋙ NATHAN LAMBERT原文(英文) | 中文翻译版本
互联网丝滑转行AIGC指北，全网最全
这篇文章非常深入地探讨了一个论题：初代互联网人踩对了风口，饱食红利，而在红利褪去的当下，咱们又该如何找对职业，顶风而起？
为了让更多人迎着风口再次飞起来，文章详细介绍了AIGC的工业开展、人才需求和工作机会，协助每个互联网职业地「潜力股」找到合适自己的高潜公司。
为什么说AIGC职业是互联网人的转行良机？
才能要求：互联网工作经验在AIGC公司嘎嘎好用！不管是技能仍是非技能岗，有互联网经验都是加分项
岗位设置：算法、开发等等技能岗位，和互联网技能人才需求极其类似，完全能够丝滑无缝衔接；产品/运营、战略/商场、规划、财务、法务、出售等非技能岗位在AIGC公司也是惯例设置
薪资水平
开展前景
AIGC职业下游 – 运用层
人才需求：下游是指各类AI运用，这一层主要是使用AI模型处理具体问题的各种运用
技能岗位：前端工程师、后端工程师、算法工程师、客户端开发、SDK开发、……
非技能岗位：产品司理、业务分析师、AI项目司理、海外运营、产品营销、新媒体运营、UI规划师……
AIGC职业中游 – 模型层
人才需求：中游指的是模型和API供给方，主要包含包含预练习模型的开发和练习，以及相关的数据处理和优化
技能岗位：AI研究员、算子工程师、数据科学家、机器学习工程师、AI模型优化工程师……
非技能岗位：产品司理、运营专员、战略商业分析、售前处理方案专家……
AIGC职业上游 – 根底设施层
人才需求：AIGC职业上游指的是软硬件根底设施、数据供给。主要包含硬件设施 (如服务器、芯片等) 和根底软件渠道 (如 HuggingFace、PyTorch 等)
技能岗位：硬件工程师、数据工程师、网络工程师、GPU 编译器/规划工程师……
非技能岗位：TPM (技能产品司理)、PMO (项目司理)……
进入 AIGC 工业需求的软实力
好奇心
趋势感知，特别是技能趋势
工业sense ⋙ 知潜KnowFuture
技能进步也有周期性，这是创客兴起年代
咱们都知道经济开展具有周期性，而这篇文章的作者提出了风趣的视角：技能开展也具有周期性的规则。
作者认为，当新技能诞生时，业余创客 (maker) 和原型开发者最有或许找到存在价值，也最有或许成为下一个职业先锋；在周期的其他时间，创客是容易被边缘化的人物。
创客的兴起
- 当时咱们正处于创客群体兴起的历史时间
谁是创客？
业余爱好者和原型开发者，他们出于兴趣和趣味参与技能，会在晚上和周末投入时间
创客渴望探索与发现，喜欢找到技能的奇特用途；一旦制造者找到革命性技能，他们中许多人会转型为企业家
创客兴起的条件
取得技能的途径
技能运用空间的开放性
产品迭代的速度
创客正在兴起
- 当时具有生成式AI等技能条件，迭代速度快，运用空间宽广 (满意上方的三个条件)
▢ 这为创客兴起供给了历史性机遇，他们有或许找到下一个严重发明，开立异的技能方向 ⋙ Dimitri Glazkov
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