建了个抱团取暖的求职交流群~

最近和很多准备校招的小伙伴接触,发现大家都在焦虑。在校不让实习、实验室没算力、传统规控想转行却不知如何下手。也有不少工作多年的小伙伴表示也在看机会,感知转大模型、规则想转具身。但其实背后都是大家想更进一步,都想去争取一个更好的未来~

大家都感觉到自动驾驶技术栈开始趋同,以前大大小小几十个方向都需要算法工程师,现在one model、VLM、VLA,统一方案的背后其实是更高的技术壁垒。博主一直在鼓励大家坚持、多多交流,但归根结底个人的力量是有限的。我们希望共建一个大的社群和大家一起成长,真正能够帮助到一些有需要的小伙伴,成为一个汇集全行业人才的综合型平台。所以我们也开始正式运营求职与行业相关的社群。社群内部主要讨论相关产业、公司、产品研发、求职与跳槽相关内容。如果您想结交更多同行业的朋友,第一时间了解产业。欢迎加入我们!

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Nano-ESG数据资源库的构基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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