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yannxia 117 天前
这个嘛,大模型本身带来不了多少就业,因为搞算法毕竟有限,这里说的主要是上下游,比如移动互联网让客户端吃了好几年,后面搞 k8s 也让架构师和后端吃了几年,大模型主要是未来如果应用都要接入,那就蛮好的。但是不一定非要去做模型本身嘛
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abcbuzhiming 117 天前
个人只能用用各种工具,研究原理没啥用,你看现在的趋势很明显了,闭源的模型大部分都比开源的强,那些闭源的模型现在讲自己的改进点都语焉不详,论文都很少发,现在 AI 的技术垄断在大公司手里的趋势前所未有的明显。完全就是大机器对手工作坊的碾压,这种情形下个人对这个领域的技术研究是很无力的
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yoiteshaw OP @abcbuzhiming 你说的有道理,未来使用成熟 AI 工具就会和熟练使用 Excel 一样,现目前应该多接触成品,而不是算法本身。
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echo1937 116 天前
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yannxia 116 天前
@echo1937 应该和微服务差不多,就是那种概念为主,实操上应该会增加一些怎么把用户数据变成知识库,然后一些微调模型之类的工作,不过就可能每个产品/服务都会简单的对接一下,这样也算带来一些就业。上下游越复杂,所需要的人就越多这么个情况。
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haiku 116 天前 via Android
可能搞 infra 的有活干了
meta 最新 llama3.1 技术报告,训练过程里大量 GPU 故障,网络,集群什么的 |
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kaichen 116 天前
> 工作中则是完全接触不到,忙于 CRUD 。
有没有一种可能,你可以使用你说的“调用 API 做个套壳召唤”来帮你从 CRUD 里解放出来?让你无须处理繁琐重复的 CRUD |