AI了，我在打一种很新的工

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最近DS概念很火。对于这种高（lan）新（ren）科（fu）技（yin）的新东西，作为一个六年的理财up自然是闻风而动。新年第一天的交易日。我灵机一动：DeepSeek不是据说很牛逼吗。那能不能用来判断短期内股票的涨跌概率呢？假如涨的概率很高，我就买入。那我岂不是立于不败之地，从此迎娶白富美，实现财富自由，走上人生巅峰。想着想着我就口水直流。于是我火速打开的DS，美滋滋的问他：当时我就怒了，人类还在上班，AI岂能摆烂？！快快起床干活！！！我就拼命的刷新经过锲而不舍的坚持询问，最终DS狠心的拒绝了我！冷静下来之后，我在想是不是我打开的方式不太对，问的有点太粗糙了？DS表示臣妾做不到啊。好歹喂它一...

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1. 明确优化目标   - 任务定义：明确模型需要优化的具体任务（如文本生成、分类、问答等）。   - 性能指标：确定评估模型效果的指标（如准确率、F1分数、BLEU、ROUGE等）。   - 数据需求：根据任务目标，准备高质量的监督数据。2. 准备高质量监督数据   - 数据质量：确保标注数据准确、一致且覆盖任务场景。   - 数据多样性：覆盖任务中的多种情况，避免模型过拟合。   - 数据规模：根据任务复杂度，准备足够数量的样本（通常数千到数百万条）。   - 数据格式：将数据整理为模型输入输出对（如 (input, target)）。3. 模型初始化   - 选择预训练模型：根据任务选择合适的预训练模型（如 GPT、BERT 等）。   - 冻结部分参数：对于小规模数据集，可以冻结部分底层参数，只微调顶层参数。   - 学习率设置：使用较低的学习率（如 1e-5 到 1e-4），避免破坏预训练模型的知识。4. 微调过程   - 损失函数：根据任务选择合适的损失函数（如交叉熵损失用于分类任务）。   - 批量训练：使用合适的批量大小（batch size），平衡训练速度和稳定性。   - 正则化：通过 dropout、权重衰减等方法防止过拟合。   - 早停策略：监控验证集性能，避免过拟合。5. 评估与迭代   - 验证集评估：在独立的验证集上评估模型性能。   - 错误分析：分析模型错误案例，针对性补充数据或调整训练策略。   - 多轮微调：根据评估结果，进行多轮迭代优化。6. 高级优化策略   - 任务特定提示（Prompt Tuning）：设计更好的输入提示（prompt），引导模型生成更准确的输出。   - 数据增强：通过数据增强技术（如同义词替换、回译等）扩充训练数据。   - 混合训练：结合无监督学习和有监督学习，提升模型泛化能力。   - 领域适应：如果任务涉及特定领域，可以使用领域内数据进行进一步微调。7. 部署与监控   - 模型压缩：通过量化、剪枝等技术降低模型推理成本。   - 持续学习：在实际应用中收集新数据，定期更新模型。   - 性能监控：监控模型在实际场景中的表现，及时发现和修复问题。#牛客AI配图神器#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #面试#  #聊聊我眼中的AI#  #AI了，我在打一种很新的工#  #牛客激励计划#

1. 核心影响因素- 任务类型：- 简单任务（如文本分类）：可能需数百到数千条标注数据。- 复杂任务（如对话生成、阅读理解）：通常需数万条甚至更多数据，尤其需多样性和高质量样本。- 模型规模：- 大参数量模型（如GPT-3、PaLM）可能需更多数据防止过拟合，但通过策略（如参数冻结）可降低需求。- 较小模型（如BERT-base）可能在较少数据下表现良好。核心是数据质量：- 高质量、标注精准、多样化的数据可显著减少需求量。- 低质量数据可能导致模型性能瓶颈，需额外清洗或增补。领域差异：- 若预训练数据与目标领域差异大（如通用→医疗），需更多领域数据调整模型分布。- 训练策略：- 正则化技术（早停、Dropout、数据增强）可缓解小数据过拟合。- 迁移学习技巧（如Adapter、LoRA）可减少可训练参数量，降低数据需求。经验可参考范围- 常规任务（分类/标注）：- 小模型（如BERT）：1k-10k样本。- 大模型（如GPT-3.5）：可能需10k-50k样本（结合领域适配策略）。- 生成任务（对话/摘要）：- 通常需5k-100k+样本，依赖生成质量要求。- 领域适配：- 若领域差异大，需额外增加20%-50%数据量。产品经理的权衡维度- 业务目标：- 若需快速验证MVP，可接受小数据+低精度（如数百样本），后续迭代优化。- 若追求高精度（如医疗、金融场景），需预留足够标注预算。- 资源限制：- 标注成本：若数据获取昂贵，需优先优化数据质量或采用主动学习。- 算力与时间：大数据量需更高训练成本，需权衡ROI。- 替代方案：- Prompt Engineering：用少量样本设计提示词，可能无需微调。- Few-shot Learning：结合模型原生能力减少数据依赖。 #牛客激励计划#  #聊聊我眼中的AI#   #数据人的面试交流地#  #AI了，我在打一种很新的工#  #面试被问期望薪资时该如何回答#  #面试题刺客退退退#  #大家都开始春招面试了吗#  #24届软开秋招面试经验大赏# #牛客AI配图神器#

不学ai大模型真的会被淘汰吗？😢#牛客帮帮团来啦！有问必答# #AI了，我在打一种很新的工#

作为机械结构工程师，在设计和优化产品结构时，AI已经成为不可或缺的工具。举个例子，在项目初期的概念设计阶段，以前我们需要花费大量时间进行手动计算和模拟，以确保设计的可行性。然而现在，通过AI技术，我们可以大幅缩短这个过程。具体来说，做项目时的拓扑优化工具能够在设定的边界条件和目标函数下，自动生成最优的结构形态。通过这种方式，我们在短时间内就找到了一个不仅满足强度要求，还能够显著减重的设计方案。这在传统方法下可能需要反复试验和大量的迭代。#AI了，我在打一种很新的工#

作为AI产品经理，大模型选型需要从业务目标、技术特性和资源投入三个维度进行系统性评估。分步骤的选型：1. 场景需求拆解- 任务类型：区分生成式（GPT）、理解式（BERT）、多模态（CLIP）等任务需求- 性能指标：明确时延要求（如对话场景<2s）、准确率阈值、内容安全等级- 输入输出：处理文本长度（如法律文本需支持10k tokens）、多语言支持需求2. 技术参数评估- 模型架构对比：Transformer层数（如LLaMA 7B vs 13B）、注意力机制差异- 性能基准测试：在HuggingFace OpenLLM Leaderboard等榜单比对MMLU/HELM得分- 领域适配性：检查是否经过垂直领域微调（如Med-PaLM 2医疗专用模型）3. 成本效益分析- 推理成本计算：API调用成本（如GPT-4 $0.03/1k tokens）vs 自建GPU集群成本- 算力需求评估：模型参数量与GPU显存关系（7B模型需至少16G显存）- 长尾运维成本：监控维护、版本迭代、安全补丁更新等隐性成本4. 工程化适配度- 部署方案验证：测试ONNX转换效果、量化后精度损失（INT8量化典型损失2-5%）- 扩展能力测试：分布式推理效率、最大并发请求承载量- 工具链完整性：配套的Prompt工程工具、评估体系、持续训练Pipeline5. 风险合规审查- 数据隐私合规：评估模型训练数据来源合法性（如排除版权争议数据）- 输出可控性：测试有害内容生成概率及防护机制有效性- 许可证审查：确认商用限制（如LLaMA商用需单独授权）6. 迭代路线规划- 短期方案：采用API快速验证（如Azure OpenAI）+ RAG增强时效性- 中期过渡：微调行业小模型（LoRA适配器方案）- 长期演进：构建混合模型架构（大模型+规则引擎+传统ML） #牛客激励计划#  #大模型#  #大模型面经#  #找工作#  #聊聊我眼中的AI#  #数据人的面试交流地#  #AI了，我在打一种很新的工#  #产品经理# #牛客AI配图神器#

一开始是接到说，用vscode去实现一个多视频图片对比插件， 这下把我整懵了， 不过需求是很简单，但是缺少对这门语言的掌握，很难说去从0到1去写， 不过还好有gpt，需求已给到，，那么整体的实现细节就有了， 通过不断的去描述情况， 加上自己去debug，很快就做出来了。如果像以前一样， 那我觉得，开发效率绝对会慢的很多，这是b站录制的工具详情。https://www.bilibili.com/video/BV1Si4y1W7im/#AI了，我在打一种很新的工##实习##转正##秋招#

#AI了，我在打一种很新的工#最火的AI要属ChatGPT了，但是国内访问ChatGPT需要翻墙，这就导致了很多小伙伴望而却步，这里我提供两个国内的AI网站，使用体验轻便快速整洁高效。1.Kimi2.智谱清言（牛客不能提供外部链接，找不到的可以私信我哦）下面我来说一下我工作中是如何使用AI的首先，AI写一些模板画的个人介绍，个人品德之类的文章超级绝，比如毕业生要写个人在校表现，同学老师的评价，这两个网站不仅会完整给出，还会分段分条。另外如果工作上遇到不会的难题，比如说Excel和Word中遇到不会的操作，我基本上都是求助于AI，大部分时间都能很快的解决，可以说非常好用。AI使用注意事项：诉求一定要清晰，意思就是说你一定要完整清晰的描述你需要解决的问题，不同的问题是会有不同的答案PS：可以说自从用了AI，工作上顺顺利利，效率值拉满，做完工作之后还能够爽爽的摸鱼。如果你觉得以上两个网站能帮到你，可以回来给我送朵花嘛

使用了ai后共情了领导：聪明但总是找不到人的deepseek勤劳但愚蠢的豆包请不起的留子chatgpt永远也裁不掉的文心一言还有蠢到再也不用但是公司内部有关系的siri😅而我成了那个一分钟改五版需求的老板总在强调 不是和你说过了 你忘记了这个需求 这个要求没有满足   😂 #AI了，我在打一种很新的工#  #牛客创作赏金赛#  #聊聊我眼中的AI#  #牛友故事会#

对于开发中遇到的乱七八糟的需求，AI再合适不过了，几千行屎山丢AI里面跑跑就能知道大概逻辑，对于我这种大废物而言简直是救星，特别是遇到开源项目，直接3、4个AI轮流着跑顺便对比结果，大概率能在短时间内吧项目的关键要点学到，之后就可以切换下一个如法炮制目前我主要用这三个：1. kimi（神）2. chatgpt（神）3. 豆包（有点慢）#AI了，我在打一种很新的工#

能说说是怎么回事吗？😕#AI了，我在打一种很新的工#  

#AI了，我在打一种很新的工# 作为一名后端程序员,我最近开始尝试使用通义灵码这款AI编程助手,它确实让我的工作效率有了质的飞跃。还记得上周我需要实现一个复杂的数据处理算法,以前可能要花上好几天才能完成。但有了通义灵码的帮助,我只用了半天就搞定了。我先是用自然语言描述了算法的需求和大致思路,AI就为我生成了初步的代码框架。虽然并不完美,但给了我一个很好的起点。之后我根据具体业务逻辑进行了修改和优化,遇到不懂的地方就向AI提问。它不仅能解答我的疑惑,还会提供多种实现方案供我参考。这种交互式的编程体验,让我觉得像是和一位经验丰富的同事在结对编程。最让我惊喜的是,通义灵码还能根据我的编码风格进行学习,慢慢调整输出的代码,使之更符合我的习惯。这不仅提高了我的工作效率,也让代码的可读性和一致性有了很大提升。当然,AI并不能完全取代人工编程。它更像是一个得力助手,帮我处理重复性的工作,让我可以将更多精力放在核心业务逻辑和创新性的解决方案上。在这个AI迅速发展的时代,学会与AI协作已经成为提升职场竞争力的关键。我相信,未来的程序员不仅要精通编程语言,更要善于利用AI工具来增强自己的能力。

#AI了，我在打一种很新的工# 都在说AI提效，对于开发来说好像是，但是对于测试来说可不一定哦。先来说说有用的方面:1. 对初学者是友好的，至少可以生成一些测试用例供你参考，打开思路，减少你写的成本，让你入门更快，同时也减少了导师带你的成本，相对而言更独立、有更好的自学欲望。2.对于简单的需求，确实有一定的参考价值，可以直接拿来用，相对可能省去一点时间。但是与此同时，弊端就来了：1. 生成的用例略显生硬，通用化的同时就降低了针对性，需要修改之后才能更契合需求。2.需求是人定的，纵使AI列出了100条，我们可能只需要20条，这些筛选的成本还是需要考虑进去的。更不要提复杂的需求需要自己补充用例的情况。3.这时你可能会说，把需求点拆细一点再问呢。且不说这样提问拿到的用例依旧需要修改完善。这个拆分期间相当于把自己的用例大纲都写好了，他的工作就显得有些鸡肋了。但是不管怎么说，技术还是在不断发展的，保持质疑也保持开放，期待后续的完善吧~~

一篇ai顶会可以找算法岗么？双2，不知道该怎么下手了，学c++和python么，有没有大佬给个路线图 #牛客在线求职答疑中心#  #牛客解忧铺#  #AI了，我在打一种很新的工#

各位道友，请留步！ 听闻最近，一批AI特种兵上天入地，一边被DeepSeek气到掐人中，一边在简历里硬写“精通Prompt Engineering”？但依老夫在牛客网潜伏多年的经验推断，80%的同学只是在这些场景体验过AI： ✅ 写周报——AI生成了《哈利波特与季度KPI》 ✅ 改BUG——AI深情朗诵《硅谷钢铁侠》读后感 ✅ 表白——"宝，我让GPT写了情诗"，然后连夜跪榴莲 为解救被“人工智障”反噬的码农们，牛客网计划打造两大神器，助力大家从“修仙小白”飞升成“AI达人”！ 【两大功能抢先剧透】 1️⃣ Prompt修仙场 —— 专治Prompt高血压 帮你搞定A...