90w,确实可以封神了!

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要说24年一定最热的技术,还得是AIGC

前段时间阿里旗下的开源项目,登上GitHub热榜!

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AI大热,如今ChatGPT的优异表现,必然会出现各种细分场景应用的工具软件,和大量岗位项目!

山雨欲来风满楼,强人工智能的出现,所有科技公司已经开始巨量扩招此领域的人才。算法的岗位,近三个月已经增长68%!这件事在HR届也是相当震撼的。

目前各行各业都不景气的市场,人工智能岗位却一直保持常青!甚至同属AI边缘岗都比其他岗薪资高40%

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与此同时,AI算法岗上岸也不简单,竞争激烈,好公司核心岗位不用说,谁都想去。

所以事实就是,想要上岸,门槛也逐渐变高,项目经历、实习经历都很重要,越早明白这个道理就越能提前建立起自己的优势。

但我在b站逛知识区的时候,经常看到有些同学,因为一些客观原因导致无法参加实习,这种情况下,如果你想提升背景,增加项目经历的话,可以试试这个《CV/NLP 算法工程师培养计划》。

目前已经有上千位同学通过该计划拿到offer了,最新一期学员就业薪资最高能拿到78K!年薪94w!

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优势就是有BAT大厂讲师带领,手把手带做AI真实企业项目(包含CV、NLP等领域的核心实战项目)。

并且,该计划承诺:保证学员学完后年薪在25w以上,拿不到offer全额退费!

该计划名额有限,如果你对该计划感兴趣,现在即可添加课程顾问锁定课程名额。

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距离上岸,也许只差这一次助攻

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课程核心内容

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为了学生能够学习到真正在企业拿来即用的技术,讲师全部都是企业一线在职的实战派,有技术管理经验,负责过企业大型核心项目

课程从算法角度出发,对各个模型进行全面细致的讲解,并结合15大企业级项目,带你熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成真真正正会在企业里面用到的实战案例,尽快进入AI学习领域。

CV实战项目

项目一:图片分类

项目二:人脸对齐

项目三:人脸属性分析

项目四:人脸检测

项目五:行人属性检测

项目六:行人车俩检测

项目七:图融合优化及网络轻量化(边缘端设备)实现

项目八:深度学习神经网络写藏头诗

项目九:医疗影像(CT)分割

项目十:人体运动姿态跟踪与识别

项目十一:AIGC以文生图(最新)

NLP实战项目

NLP实战项

项目一:文本分类

项目二:大模型

项目三:序列标注

项目四:文本匹配

项目五:文本生成

项目六:知识图谱

项目七:多模态模型(最新)

以上项目是一套通用的解决方案,可以从中整理出面向不同业务的相似实现,适合大型互联网、自动驾驶、工业缺陷检测、智能问答、推荐系统、医疗、农业等等不同的应用场景,在整个授课过程中,老师更加注重是业务与思想的传播,让你轻松应对工作中的问题并且有举一反三的能力。

由于知识点涵盖内容较多,就不在这里赘述,如果想进一步了解,定制属于自己的提升计划。

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1v1定制学习计划

往期效果

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本培养计划上一期的学员就业情况部分展示,目前80%同学已经拿到AI、算法相关Offer,有应届生,也有其他领域的转型人员,统计已就业同学平均薪资超过27万。

往期部分同学现状:为保护学员个人隐私,隐去学员姓名,头像。

如果想了解更多就业信息可以扫码添加课程顾问获取详情。

1、成功从java开发转型AI,成功逆袭,3个多月时间换来每月多赚13k,一年多赚17w的回报,而且学到的技能是受用终身的。

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2、在八斗经过4个多月的学习顺利从软件开发转型到算法岗位啦。目前在武汉做图像算法,年薪达到40w,涨薪达60%。

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3、统计学专业毕业,看好AI趋势,但是计算机基础和代码能力较弱,考虑跟班系统提升。经同学介绍果断报名八斗跟着宋老师学习,经过4个多月的努力,第一份工作就拿到33.5w的年薪,成功入行!

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4、应届生吴,通过4个月的学习顺利进入西安华为公司,年薪高达37.7w。八斗对结果负责是落实在行动中的,高质量课程+合作内推,真正能帮大家圆大厂梦。

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5、孟仅仅用4个月时间,从java开发成功转型CV算法并且实现薪资翻倍。

他在报名前观望考察八斗半年之久,其中最主要的原因是:担心线上学习效果差,但是八斗的学习经历让孟同学彻底改变了这种看法。

八斗线上学习跟线下对比胜在:师资,都是在职大牛授课,项目真正来源于企业实际应用,才能做到所学皆所用,保障就业。

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6、课程刚刚结束,宋同学还没来得及准备,去试水参加了一个面试机会就喜获offer,23k,相比自己上一份工作涨薪8k。

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分期付款与就业保障

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本课程可以为同学提供 3、6、12 期分期付款

报名课程的同学,报名伊始既签订协议,若完成课程拿不到 offer 或者初始就业税前薪资低于25万/年,则退还全部学费。

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锁定分期付款名额

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使用本地大模型调用代码,根本就是一场骗局!

使用本地大模型调用代码,根本就是一场骗局!

通过大模型调用其他工具到底可不可行?ChatGPT 或许能轻松搞定一切,但同样的需求落在本地大模型上,恐怕就要打个问号了。 法国开发工程师 Emilien Lancelot 尝试了多款号称具备工具调用功能的 agent 框架,来看看本地大模型到底能不能完成任务,但结果就像他总结的“一无所获”。是什么让这位工程师失望了? 用 AutoGPT,得会点“糊弄学” AutoGPT 是款貌似强大的框架,提供很酷的 CLI 外加 Flutter UI,能够通过浏览器创建 agent。其主要功能是处理用户的文档、音频、视频等本地内容。 但是……它主要依靠 ChatGPT 或其他专有大模型服务来完成繁重工作,至少给我们的感觉是如此。 我们必须“唬弄”AutoGPT 才能使用 Ollama 端点,让其误认为是 ChatGPT。 ## OPENAI_API_KEY - OpenAI API

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详细说明Encoder-only架构的特点以及他和encoder decoder的区别和联系

详细说明Encoder-only架构的特点以及他和encoder decoder的区别和联系

Poe Encoder-only 架构的特点 Encoder-only 模型只使用 Transformer 的编码器部分,专注于对输入序列的理解和表征学习。这类模型通常被用在需要对输入文本进行深度理解的任务上,如文本分类、问答和语义匹配。以下是 Encoder-only 架构的核心特点: 1. 双向上下文建模 * 特点:Encoder-only 模型通过自注意力机制(Self-Attention)同时关注输入序列的前后文。 * 优势:相比单向模型(如 Decoder-only),它可以更全面地捕捉输入序列的全局语义,适合需要理解复杂上下文的任务。 * 实现方式:在训练过程中,不对输入序列进行因果掩码(Causal Masking),允许模型在任何位置访问序列的所有位置。 * 例子:BERT 的 Masked Language Model(MLM)训练任务通过随机遮盖部分单词,依赖左侧和右侧的信息来预测被遮盖的词,即双向建模的典型体现。 2. 适用于理解任务 * 特点:Encoder-only 模型专注于理解输入序列,而不生成输出序列,因此适合处理分类、

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手把手教学,DeepSeek-R1微调全流程拆解

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手把手教学,DeepSeek-R1微调全流程拆解 原创 极客见识  2025年02月09日 09:02 广东 DeepSeek 通过发布其开源推理模型 DeepSeek-R1 颠覆了 AI 格局,该模型使用创新的强化学习技术,以极低的成本提供与 OpenAI 的 o1 相当的性能。 更令人印象深刻的是,DeepSeek 已将其推理能力提炼成几个较小的模型。这篇文章,我们将使用其蒸馏版本之一引导大家完成 DeepSeek-R1 的整个微调过程。 本文章将演示了如何微调其中一个模型(使用我们自己的自定义思维链数据集),然后保存和部署微调后的模型。 高级推理模型微调 DeepSeek 简介 DeepSeek-R1 是由深度求索(DeepSeek)公司开发的突破性推理模型。DeepSeek-R1 基于 DeepSeek-V3-Base(总共 671B 个参数,每次推理 37B 处于活动状态)构建,使用强化学习 (RL) 在提供最终答案之前生成思路链

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