推荐算法和多模态和FPGA哪个没那么卷呢

#就业# #FPGA# #数字IC# 大佬们，话说FPGA方向做哪些应用好呢，现在在做ai加速方向，但是老师说让我换一个方向做😂，相当于开坑，但是我还是想着就业的，目前还能做哪些呢？有点难顶

LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法：思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上，少则数十亿，多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时，如果想要full-tuning所有模型参数，看着是不太实际，一来需要相当多的硬件设备（GPU），二来需要相当长的训练时间。因此，我们可以选择一条捷径，不需要微调LLM的全量参数，而只需要新增少量的参数，通过固定原始模型参数，而只需要微调新增的少量参数，从而达到接近使用全参数full-tuning的效果。本章主要讲述在LLM时代，当下主流的微调方法。 1...

简介：本人24年校招生，五月入职，组内氛围超级好（9：30-18：00，中午12：00-2：00休息），一点不卷，组内多帅哥美女，有近距离接触明星的机会，技术方面对新人包容度很高，师兄师姐一带一，+1+2人都很好，经常和大家嘻嘻哈哈打成一片，现有暑假实习hc，诚招各位师弟师妹！岗位：推荐算法实习生（最近组内要发顶会，有些工作需要实习生同学完成）地点：北京朝阳科技园B3楼6层（附近有很多房源，比较方便，公司出口就有地铁站）投递邮箱：**********要求：岗位职责我们专注于大数据之上的机器学习算法研究与应用，如果你了解机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、主动学习、特征提取与稀疏学习、等级学习等相关知识，对人工智能抱有极大的热情，勇于挑战各种实际应用难题，欢迎加入我们！ 具体职责包括但不限于：1、负责机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习、维度降低、核方法、谱方法、特征提取与稀疏学习、等级学习、推荐、随机优化等的算法和系统研发等；2、负责机器学习尤其是深度学习前沿问题的探索与研究，结合未来实际应用场景，提供全面的技术解决方案；3、负责提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能；4、负责提供大数据分析建模方案，沉淀行业解决方案，协助拓展业务边界。岗位要求1、熟悉常用机器学习算法，对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域，良好的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言；2、候选人有数理分析方面良好的素养以及数理统计基础；3、良好的数据敏感能力、较强的逻辑分析能力；4、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先，有在KDDCUP、ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威比赛中取得优异成绩者优先；5、有deeplearning的经验，有linux下开发经验的，大规模数据处理经验优先。同时，我们还希望你：1、学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境；2、良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标；3、对所在领域有热情，相信方法总比困难多，善于独立思考并反思总结。实习表现优秀可直接转正~

1. 什么是“校招提前批”提前批，顾名思义前置于正常批-秋招。一般需要提前抢夺人才的公司和职位会启动提前批，其中以技术类职位居多。技术岗位中又以算法等核心岗位为主。特别地，1.1提前批中还有一类被定义为“Top人才”计划，例如大厂的各种“天才少年/top人才“计划。但是这些计划每家公司的定位也是不同的，有的是为了实现技术和科研突破，有的则更倾向于靠薪资和噱头来收割头部人才。1.2 还有部分公司把校招提前批和暑期实习生结合，一般是为了更早抢占市场人才，提前启动招聘和锁定人才。2. 什么公司会招“校招提前批”一般校招量较大、校招定位较高、招聘难度大的公司会招聘“校招提前批”来网罗头部人才。3. “...