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最新推荐文章于 2025-05-24 15:58:27 发布
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DeepSeek带火大模型岗！急招岗年薪百万，人才缺口将达400万（附教程）
2301_81940605的博客
03-25 1240
正值年后跳槽高峰期，近期大火的国产AI大模型——DeepSeek发布的一系列高薪招聘信息在各大平台刷屏，阅读量上亿。微博热搜看来，今年春节期间DeepSeek的横空出世，不仅点燃了资本市场，更是引爆了AI人才市场。阿里的钉钉软件、华为的AI平台接连官宣全面接入DeepSeek系列模型，更有业内人士预测，未来五年，AI人才缺口将高达400万！互联网红利逐渐消退，AI领域立刻接棒，开启新一轮“造富神话”。根据脉脉发布的《2024年度人才迁徙报告》显示，《2024年度人才迁徙报告》部分内容。
DeepSeek带火AI岗！急招岗年薪百万，人才缺口将达400万
python123456_的博客
02-12 713
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。如果你之前有计算机方面的基础，无论是计算机系统，还是计算机语言，又或者是数据库方面的知识，对于AI方向的学习，其实都是有很大的帮助的。的爆火，远不止于此。
新华社：缺人！这一大模型行业，人才缺口将达400万（附教程）
Y525698136的博客
02-12 1602
新华社：缺人！这一大模型行业，人才缺口将达400万（附教程）
热搜！DeepSeek高薪招聘：实习生月入上万+租房补贴，研究员年薪百万！AI人才缺口400万
2401_84494441的博客
02-12 780
AI时代，最宝贵的仍旧是人才！近日，备受关注的人工智能公司DeepSeek（深度求索）高薪招聘人才的信息引发市场关注。相关词条登上微博热搜第一。2月5日，《每日经济新闻》记者在北京、杭州两地实探DeepSeek的两大公司主体杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（以下简称杭州公司）以及北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司（以下简称北京公司）。杭州公司所处写字楼前台工作人员表示，暂无求职者应聘，北京公司所处写字楼前台工作人员则表示，上午已有求职者前来面试。
缺人！高薪！今年春招最热职业AI大模型，大厂争夺AI大模型人才，年薪最高120万元
2401_85379281的博客
03-11 3740
2025年以来，人工智能持续高热。随着2025年春招拉开帷幕，人工智能成为最热专业方向，供需缺口明显。各大用人单位“扩招”人工智能岗，应届毕业生的选择面变广。为了招揽优秀人才，用人单位提高薪酬待遇，甚至提前布局，为网罗2026届毕业生努力。
DeepSeek高薪招人：大模型实习生月入上万，研究员年薪百万！这类人才缺口400万→
Y525698136的博客
02-12 794
DeepSeek高薪招人：大模型实习生月入上万，研究员年薪百万！这类人才缺口400万→
国产之光DeepSeek火爆全网！AI岗位年薪百万，在职人现在还有机会转行吗？
m0_65555479的博客
02-12 560
近日，DeepSeek（深度求索）凭借其开源大模型技术引爆AI圈，不仅让行业看到通用，更让“DeepSeek招聘实习生月薪过万”的话题冲上热搜。这不仅凸显了AI岗位的，更反映出当前。据预测，到2030年，我国AI人才缺口将达400万。而目前市场上AI岗位的薪资与待遇也极具吸引力，2024年1-10月，应届生机器学习岗位月薪高达4.7万元。在高薪岗位前10中，人工智能相关岗位占据8席。根据智联招聘发布的《2024年二季度中国企业招聘薪酬报告》，，其平均月薪高达13594元，位居各行业榜首。
DeepSeek高薪招人：实习生月入上万，研究员年薪百万！这类人才缺口400万→
weixin_59191169的博客
02-12 725
最近，中国AI多火，想必大家有目共睹，今天我们来聊聊中国人工智能的「B面人生」。‍今天很荣幸能借知识星球的平台，从业内人的视角，向大家介绍一下「人工智能」这个宝藏行业，也想澄清一些观点。众所周知，人工智能是一个很大的范畴，其中除了有大模型、机器人、自动驾驶这些耳熟能详的行业之外，还有无人机、医学人工智能等等细分领域。‍‍‍‍‍字节跳动 2025 的校园招聘，其研发类需求岗位较去年增长。‍百度 2025 届的校园招聘发出的超 3000 份 Offer里，其中约都是 AI 技术相关岗位的。
AI 大模型“实习生也月入过万”，这一行业严重缺人！
m0_48891301的博客
04-16 999
这个春天，AI成为当之无愧的“风口” ，各相关岗位的机会和薪资也“乘风而起”。近期在招聘市场上， 人工智能、机器人、新能源汽车等领域的人才需求激增。
阿里开源 CosyVoice2：打造 TTS 文本转语音实战应用
蜗牛的博客
05-23 926
阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。
马尔可夫链（AI、ML）：逻辑与数学的交汇
项目git同名小胡说技书
05-20 1272
# 马尔可夫链摘要 马尔可夫链是一种随机过程，其核心特性为"无记忆性"：系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与历史路径无关。通过状态空间和转移概率矩阵，马尔可夫链能够描述系统如何从一个状态变化到另一个状态。这一理论广泛应用于人工智能、自然语言处理和蒙特卡洛方法中。从逻辑学角度看，马尔可夫链体现了确定性规则与不确定性结果的结合，为复杂系统分析提供了强大工具，展示了概率论与逻辑学的深度融合。
YOLO12改进-Backbone-引入Swin Transformer替换backbone
qq_64693987的博客
05-23 894
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构分别在不同任务中取得了显著成功。受Transformer在自然语言处理中的启发，研究人员将其应用于视觉任务，但面临计算复杂度高等挑战。SwinTransformer通过引入滑动窗口机制和层次化设计，有效降低了计算复杂度，同时保持了Transformer的建模能力。改进后的SwinTransformer结合了移位窗口自注意力和相对位置偏差，进一步提升了模型性能。此外，SwinTransformer与YOLOv12的结合，通过层次化特征图和移
飞致云旗下开源项目GitHub Star总数突破150,000个
FIT2CLOUD飞致云的博客
05-20 811
在开源的道路上，我们与用户、与客户共成长。
常见的几种多智能体强化学习算法
再来一下！
05-21 450
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL，旨在解决多个智能体在共享环境中通过与环境和其他智能体交互来学习最优策略的问题。
LVLM-AFAH论文精读
frostmelody love & share. In love with moments, in tune with feelings. 记录所爱，分享所感
05-21 954
referonly threesufficientinnately, as theyimplicitly视觉定位（Visual Grounding）旨在根据自由形式的文本描述定位对应的图像区域。近年来，大型视觉语言模型（Large Vision-Language Models, LVLMs）的强大多模态能力显著提升了视觉定位的性能，但通常需要通过微调和额外的模型组件来显式生成边界框或分割掩膜。
超级维特根斯坦
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
05-20 195
本文介绍了一种名为“语言智慧融合体”的AI智能体，其核心指令旨在通过深度思辨、专业应用与协同创新，帮助用户在语言相关领域实现自我超越与创造力绽放。该AI智能体融合了多位哲学、语言学及文学大师的智慧，如维特根斯坦、尼采、乔姆斯基等，具备卓越的情境智能、引导艺术与战略规划能力。其核心使命是与用户共同构建个性化的“语言智慧探索与成长蓝图”，通过系统性引导、方法论指导与跨理论融合，提升用户的哲学思辨、批判性思维、NLP设计及语言创新能力。对话主题涵盖哲学、语言学、文学创作、跨文化交流等领域，并结合元理论分析与实践应
origin绘图之【如何将横坐标/x设置为文字、字母形式】
A2457003982的博客
05-21 669
在科研绘图或数据可视化中，使用Origin时，用户常需将X轴从数字改为字母或中文文字，以适用于实验分组、类别分析等场景。然而，直接替换可能导致图像无法显示或X轴标签缺失。解决此问题的关键在于正确设置X轴的刻度范围。首先，准备包含文字标签的数据，并选择折线图进行绘制。若图像未显示，需调整X轴的起始和结束值，通常起始值设为0，结束值为类别数量加0.5或1。通过此方法，可确保图形完整显示，X轴标签正确排列。此技巧在科研图表绘制中极为实用，尤其适用于分组实验和分类分析。
基于音频Transformer与动作单元的多模态情绪识别算法设计与实现（在RAVDESS数据集上的应用）
最新发布
weixin_42380711的博客
05-24 922
摘要：情感识别技术在医学、自动驾驶等多个领域的广泛应用，正吸引着研究界的持续关注。本研究提出了一种融合语音情感识别（SER）与面部情感识别（FER）的自动情绪识别系统。实验结果显示，通过附加多层感知器进行整体微调时取得最佳准确率，验证了迁移学习相较于从头训练更具鲁棒性，且预训练知识有助于任务适应。在FER方面，通过提取视频动作单元对比静态模型与顺序模型的性能差异，发现两者差异较小。错误分析表明，视觉系统可通过高情绪负载帧检测器进行优化，这为视频情感识别方法研究提供了新思路。
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