meng shao
1个月前
OpenAI「Guides and resources」 这个网址建议大家收藏起来: OpenAI 给开发者、初创企业和大型企业的「指南和资源」,现在有 11 个内容,覆盖从工程实践到领导力决策的 AI 应用,重点强调“人类+AI”协作,避免过度依赖模型。 1. 构建 AI 原生工程团队 探讨如何组建以 AI 驱动的开发团队。 · 关键话题:编码智能体加速软件开发生命周期(如从原型到生产) · 目标受众:工程领导者 · 洞见:智能体可缩短开发时间 40%-60%,但需集成人类审查以防错误 2. 从实验到部署 提供 AI 规模化路径图 · 话题:从 POC 到企业级 rollout 的步骤,包括资源分配和指标追踪 · 目标:中大型企业 · 洞见:渐进式扩展可降低 30% 失败率,附带 checklist 3. ChatGPT 在工作中的使用与采用模式 分析企业如何整合 ChatGPT · 话题:跨部门案例,如营销自动化和数据分析 · 目标:HR/运营经理 · 洞见:公司采用率达 70%,生产力提升显著,但需定制提示以匹配行业 4. 使用 GPT-5 模型系列构建 针对初创企业的迁移策略 · 话题:从旧模型过渡、提示优化和规模化技巧 · 目标:初创开发者 · 洞见:GPT-5 在复杂推理上优于前代 25%,建议从小规模测试起步 5. 在 AI 时代保持领先 领导者指南 · 话题:战略规划、人才培养和竞争优势 · 目标:C 级高管 · 洞见:AI 素养培训可提升决策速度,包含案例研究 6. GPT-5 内部解析 评估 GPT-5 的业务提示 · 话题:基准测试、成本效益和集成指南 · 目标:产品经理 · 洞见:适用于高负载任务,如实时分析,强调隐私功能 7. OpenAI 如何使用 Codex 开发者指南 · 话题:代码生成工具的内部实践和最佳实践 · 目标:软件工程师 · 洞见:Codex 加速编码 50%,但需验证输出以确保安全性 8. 企业中的 AI 七家前沿公司的经验教训 · 话题:部署挑战与成功因素 · 目标:企业顾问 · 洞见:共同主题是跨职能协作,ROI 平均 3-5 倍 9. 识别并规模化 AI 用例 早期采用者焦点 · 话题:用例筛选框架和优先级排序 · 目标:创新团队 · 洞见:聚焦高影响、低复杂场景,可快速实现价值 10. 构建 AI 智能体的实用指南 探讨智能体对员工的作用 · 话题:智能体架构、任务自动化(如多步决策链)和劳动力影响 · 目标:开发与运营团队 · 洞见:智能体可处理 80% 重复任务,提升效率,但需伦理监控以防偏见 11. ChatGPT Business SMB 指南 中小型企业实用提示 · 话题:现成示例,如销售脚本和内容生成 · 目标:SMB 所有者 · 洞见:即插即用模板,启动成本低,转化率提升 20%-40%
勃勃OC
1个月前
高考600分以下的最好出路、唯一铁饭碗,就是学EE。 中国未来一个最大产业趋势,就是用整整一代人的财政和市场作为代价,彻底解决半导体国产自主可控的问题,解决芯片上下游卡脖的问题。 这不是一个产业盈利和外贸的问题,这首先是国家战略安全、产业安全、信息安全问题,是国家安全问题, 所以必须用国家战略级别的手段和魄力,用市场准入、补贴、地方财政和国家产业大基金一起滋滋孵化、国产红线、各大互联网厂商认购订单、国企央企强制采购等等方式, 扶持半导体制造和高端半导体设计整条产业链,彻彻底底、完完全全扶持一整套国产半导体产业。 除了半导体以外,还有一大批外围其他小众领域核心硬科技产业,比如医疗器械、船舶、航空航天(国产山寨SpaceX、starlink)等等,都是未来中国各级地方基金、国务院各产业部门扶持的热点项目。 对于高考600分以下的小朋友,如果不爱编程、不想学编程、甚至不爱学习的人而言, 选个EE(电子、信息、通信、集成电路、自动化、电气、光电)专业,毕业进入这些行业,混吃等死一辈子, 愿意学习的,考个211,读个本硕博,踏踏实实死磕VLSI,毕业进华为海思、寒武纪、摩尔线程、瑞芯微、紫光展锐等等半导体设计公司,或者大疆、比亚迪、小米这些消费电子和新能源汽车, 不愿意学习的,普通垃圾一本毕业,考个垃圾一本硕士,找个中芯国际、新凯来、鹏芯微、长江长鑫等等半导体制造,年薪30万也能混吃等死一辈子, 再不愿意学习的,读个三本电子专业,进个单片机、智能手环、山寨无人机公司,当个销售工程师、售后工程师、测试工程师, 哪怕大学一门课都没听,但必须至少懂一丁丁技术,只要能正确区分示波器和微波炉,能看得懂PLC的梯形图,能分得清仪器上的红灯绿灯,知道电线电容电阻焊锡不能咽下去,智商高于75, 你就可以有一个月薪1.5万、混吃等死大半辈子的工作。 虽然学了EE,基本上跟科技互联网和AI的机会彻底告别绝缘(哪怕进了华为海思做ascend 910 series,但是你依然觉得自己跟LLM六小虎不在一个层面), 但是至少比学个垃圾材料环境、数学物理化学、学个人文社科经管垃圾三本毕业(就业率<20%),出路要强太多了。 EE这个行业,不需要你喜欢,不需要你爹妈懂,因为高考不到600分的人,也他妈别谈什么“我喜欢什么行业”、“我从小梦想学什么专业”了, 这个分数段的人,能保证一辈子有碗饭吃、一辈子在一个被江浙沪广东地方财政扶持、擦边进入国产强制半导体和仪器设备采购名录、一辈子能让你混吃等死的半导体企业, 已经是这一代人当今时代最大的福报了。
Y11
1个月前
高端招聘:阿里达摩院招行为策略算法工程师(P7-P9) ----- 达摩院-行为策略算法工程师-具身智能 阿里集团 · 杭州 职位描述 参与具身智能机器人行为动作能力研发,包括但不限于:; 1. BFM 核心算法研发:参与构建和优化基于 forward-backward representation / successor feature 的无监督强化学习框架; 研究多任务行为潜空间学习(Behavioral Latent Space Learning),支持 reward / goal / motion 条件的统一控制策略; 探索 zero-shot / few-shot 任务泛化、latent-space tuning、自适应控制、硬件本体泛化等前沿方向; 2. 模仿学习与对比学习方法研究:基于 MoCap / tele-operation / 视频数据进行动作模仿、风格迁移与示范融合; 研究示范正则化(demonstration regularization)、分布匹配与判别器奖励(discriminator-based reward)机制; 3. 强化学习策略训练与评测:在 Mujoco / Isaac Gym / OmniIsaacLab 等环境中实现大规模并行训练; 优化 off-policy / unsupervised RL 算法的稳定性与样本效率; 构建 sim-to-real pipeline(包括 domain randomization、latent adaptation); 4. 策略-模型集成与系统验证:将训练好的策略集成到实际机器人平台(humanoid / mobile manipulator)中进行评测; 分析策略潜空间的语义结构及可解释性; 职位要求 必备背景:计算机、自动化、人工智能、机器学习、机器人学等相关专业,硕士及以上学历; 在强化学习、模仿学习、多任务策略学习或世界模型等方向有项目或论文经验; 技术能力要求:熟悉强化学习算法实现(SAC、TD; 3、PPO、DDPG、DIAYN、Dreamer、Diffusion Policy 等任意一类); 熟悉模仿学习 / 行为克隆 / 逆强化学习 等行为建模方法; 有独立实现或改进 RL / IL 训练框架的经验(PyTorch / JAX); 熟悉仿真平台(Mujoco / Isaac Gym / Bullet / Brax 等); 能阅读英文论文并复现研究结果; 加分项:参与过具身智能 / humanoid / manipulation 相关研究或比赛; 具备 forward-backward representation / successor feature / latent RL / world model 相关经验; 熟悉 transformer / diffusion / representation learning 在控制领域的应用; 有强化学习在真实机器人上部署的经验; ------ 报名地址详见: 搜索。