2022.11.28-12.4 AI行业周刊（第126期）：如何打造个人核心竞争力？

最近又尝试了很多新的事情，包括工作中的AI产品合作、外部的行业探索。

工作中团队打造的产品，在和外部的很多软件公司、芯片公司合作。

外部行业的探索，也在筹备《AI人才发展创新联盟》，后期打造以AI为主线，聚焦AI活动、AI项目合作、AI人才职业发展等为延伸的联盟。

努力汇聚AI整体产业链，比如AI需求用户、集成商、软件公司、AI技术人员、产品人员等多种人员属性。

上周末两天和联盟工作筹备组的20多名成员，开了20场线上视频会议，一一交流了后期的规划和大家的想法。

收获很多，因为第一次面对面的沟通大家不同的背景、资源以及需求，其中包含了很多公司的高管、CTO、清华大学的博士后、很多大学的在读研究生等。

虽然开了十几个小时的会议，很累但却很值得。

而这才是刚刚开始，20多人只是筹备组，未来可能会发展成AI行业几千人的资源，甚至上万人。

在这个过程中，我也在思考，个人成长、企业发展过程中，需要打造的核心竞争力是什么？

为什么将个人成长、企业发展放到一起，因为我突然觉得，这两者其实发展路径都是一样的。

（1）个人、产品的发展机遇

个人成长过程中，想要有更多的发展，都是喜欢找就业机会多，发展空间大的行业。

比如之前的会计行业，现在的计算机行业，高考报考的时候，家长们也都喜欢去查找哪些行业报考后，毕业之后可以有好的工作。

以技术领域为例，大家都喜欢从事薪资待遇高，就业发展好的岗位，而算法岗是大家都觉得不错的岗位，因此这几年赛道涌入了很多人，这是大家有目共睹的。

而企业发展也是一样，应该进入哪个行业，做什么样的产品，切入什么样的赛道？

当然在产品打造过程中，分为两个板块，技术领域和商业领域，商业领域定战略，技术领域做产品，互相支撑，互相依赖。

但是想要发展好，和个人成长也是一样的，需要考虑各种因素，比如市场渠道、技术成熟度、商业模式等。

以市场渠道为例，即使产品打造好，但是没有渠道传播、宣传出去，再好的产品，也很难应用起来。

而个人也是一样，即使技术能力再强，但是没有适合的行业、岗位，也很难找到自己的空间。

（2）个人、产品的竞争程度

周末时，接到了几位朋友公司在裁员优化的事情，他们目前也在看外面的机会。

疫情之下，很多公司的情况也都不太好过，进而导致了很多公司、很多岗位都在进行优化。

大白也在思考，如何在发展过程中，提升个人、以及公司产品的核心竞争力？

比如对于技术从业者来说，技术肯定是基础的能力，但是是否是从业过程中的核心竞争力呢？

可能并不然，因为就职于公司，公司发展是否稳健，才是个体发展是否顺利的方向。

但是从个体来说，技术能力是基本能力，想要提升竞争力，个人品牌、行业资源等软性的能力，才是和相同赛道的竞争者，拉开差距的核心竞争力。

而公司产品发展也是一样，做出产品只是基本能力，能否找到行业的差异性赛道，拥有更多的行业渠道、合作伙伴，则是拉开和行业其他竞争公司差距的核心竞争力。

很多人都在说，工作内求生存，工作外求发展，人生的每个阶段、包括公司产品打造的每个阶段，我们都要考虑很多事情。

但是主动的思考，去创新，总比被动的被规划，被安排更好。

马上就将进入2023年，新的一年又将重新开始，虽然远方是未知的，但至少脚下的每一刻都是清晰的，总会有大雾退去的那一刻，但在此之前，不能囤于原地。

很多时候，没有退路才会有出路，身处黑暗才会有真正的光，路虽远，行则将至，一起加油！

之前的周报，大白会将每周的精华内容汇总起来，整理到《大白AI周报精华汇总》中，点击即可查看。

后期需要哪方面的项目知识，可以直接去对应阅读。

大白也在不断收集更新各个项目算法作者及从业经验的视频分享，希望能让大家提高一些探索的效率，点击查看。

整理汇总：江大白
内容周期：2022.11.28-2022.12.4
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1 整理涉及公众号名单

（1）我爱计算机视觉
（2）Cver
（3）Datawhale
（4）量子位
（5）极市平台
（6）新智元
（7）机器之心
（8）AI算法与图像处理
（9）Opencv学堂
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（13）GiantPandaCV
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（31）计算机视觉life
（32）CV圈

2 行业精华文章汇总

2.1 基础知识方面

2.1.1 深度学习相关

（1）如何高效实现矩阵乘？万文长字带你从CUDA初学者的角度掌握入门
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/AXHTYKRdJ6ZkofHPi27wew

2.2 研究方向方面

2.2.1 目标检测

（1）Deformable DETR 端到端目标检测
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/HYLhzZUe5xbNDXlqGZbIeg
（2）DAMO-YOLO开源，兼顾速度与精度的新目标检测SOTA框架（附论文及源码）
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/fRtxhkou0Obk43WmIc1H4g

2.2.2 MetaFormer

（1）MetaFormer开源：刷新ImageNet记录，无需新型token mixer就能SOTA
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/aoAGclzDAUNrmfzR-NUYKQ

2.2.3 视频全景分割

（1）CVPR 2022 视频全景分割新 Benchmark：VIPSeg
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Bhgg7jozCvMES0H4s6Ix_g

2.2.4 扩散模型

（1）扩散模型再下一城！AR-LDM：用扩散模型合成连贯视觉故事！输入字幕就能脑补画面，代词ta都分得清
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DeO0ASjd8NqXJXJ1ehgO5w
（2）【综述专栏】大一统视角理解扩散模型
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1XS7Zq8Dl-rxNot3tg0lDw

2.2.5 Conv2Former

（1）超越ConvNeXt！Conv2Former：用于视觉识别的Transformer风格的ConvNet
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/McNr2arrr4OHVIze-EEK2g

2.2.6 人脸检测

（1）WIDER FACE六项第一！阿里达摩院提出MogFace：人脸检测新工作 | CVPR 2022
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/O4pz25dugzv4fyDGXDO1-g

2.2.7 长尾学习

（1）NeurIPS 2022｜视觉长尾学习模型为何无法较好地落地？
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/bR84kGTlRJDpgycaZMtedg

2.2.8 大模型训练

（1）大模型训练加速神器ZERO
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/uBayl1CBDOfMfrxXCLARrw

2.2.9 AutoML

（1）港科大褚晓文：医疗场景下的 AutoML ，模型参数量更小、分类准确率更高
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/BkRzG6LocqvEUyKTQdz0Lw
（2）谷歌开源AutoML算法库，自动写出你想要的AI模型
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/pwSnCTVMJyw3AcUGxjJuEw

2.2.10 多人姿态估计

（1）Efficient-HRNet | EfficientNet思想+HRNet技术会不会更强更快呢？
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MwoP87W9-zhPvi1duDiT4w

2.2.11 多目标跟踪

（1）多目标跟踪SOTA，TransTrack改进优化版，模型减小58.73%，复杂性降低78.72%
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sak8-Aq1HXqVeUD6kvCqAw

2.2.12 三维重建

（1）都2022年了，我不允许你还不懂NeRF
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tvBWDjaeGOlb0o8RiI0uew

2.2.13 轻量级网络

（1）轻量化模型设计，及轻量化部署梳理总结
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/XFfJKuffs-fp9BqQAaNgZA

2.2.14 人脸复原

（1）万字解读人脸复原技术，南大、帝国理工等联合发布（附论文及源码）
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tzNKlJHF387dOQxPSViFjA

3 行业&拓展阅读动态

3.1 行业动态

（1）何恺明团队12页论文新作剑指AIGC！“新CLIP”只需一个trick，训练速度快3.7倍！性能不降反升
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/-vZvBDPjyv6CKRlQPSYehg
（2）AIGC独角兽官宣联手，支持千亿大模型的云实例发布，“云计算春晚”比世界杯还热闹
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/0osdPEv4r0lQNpC8-nDEPg
（3）自动驾驶量产上车只是挑战开始！运营难搞，鹅厂献策
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/63Z4DTi3NG1DxusXFZL1Fg
（4）Keras之父看好的自动标注公司，获3300万美元新融资
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ra3AsdjkqfKkoY-UK861tw
（5）AI的未来不是大模型，也不是端到端：Meta向我们证明了这一点
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kR8hNwO5ZynLPoN9WNNmlQ
（6）Hinton 最新研究：神经网络的未来是前向-前向算法
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Dz8dKHzvErnMv-zalJZLPQ

3.2 拓展阅读

（1）图灵奖得主Yoshua Bengio的一生！
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mpL1V80xiZrC_PbSgUPG9g
（2）田渊栋的2021年终总结：多读历史！历史就是一个大规模强化学习训练集
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/lmpDuZXuAU0lLcD_JJxeCg
​（3）如何让AI具有通用能力？新研究：让它睡觉
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ZqiZHVSeqX2oiJITTELZfA
（4）AI看了70000小时《我的世界》视频学会人类高级技巧，网友：它好痛苦
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/HhOcYV1X6VAegwQW_r2eqA
（5）神了,用 Python 预测世界杯决赛，发现准确率还挺高
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/7NuTx1ITrIzHcPeIoD4VHg
（6）AIoT 求索路漫漫，IEEE Fellow 杨旸选择「中年创业」
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/U0KC_nyq02SKK7mDM8FEzg

4 基础知识

（1）【他山之石】使用上下文装饰器调试Pytorch的内存泄漏问题
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/zb-OwhlKcAHdjw4xdnmk4A
（2）【他山之石】tritonserver 使用与评估（pytorch版本）
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/XhPySJ1Oa0gB66iOBa3gwA
（3）论文画图工具：25个常用Matplotlib图的Python代码总结
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vN_hhXp9-Eu_ORSVNXLseg

5 案例分享

（1）案例分享 | 56页智慧办公园区解决方案分享（PPT文件）
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/3PxrlGzN-FUAWzPsgNDDjg

6 数据集

（1）包含2.9亿标签！大规模、多任务遥感图像理解数据集Satlas，遥感领域的富金矿
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/7YEWO7vtkhmbtdOlCL6zTw
（2）百万量级的多模态对话数据集来了，153万张图片4000多主题，已对学术圈开源｜北大&微软新研究
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vqtYfsaloAfhmLS5TVM5dw