AI大模型

家人们，发现一个宝藏大模型项目！！自己动手搭建一个，顶其他的10个！能用Torch 搭建，还有rag和agent。

这个GitHub仓库简直是RAG技术学习的金矿！我最近深入研究时发现了它，里面系统整理了21种RAG实现方案，内容覆盖从入门级基础应用到业界前沿的高级技术。最令人惊喜的是所有技术点都配备了可直接运行的Jupyter Notebook实战教程，完美解决了学习者"只看理论无从下手"的痛点。仓库内容呈现明显的阶梯式设计：新手友好：包含语义分块、上下文压缩等基础技术的完整实现进阶必备：提供自适应RAG、多模态RAG等复杂场景的解决方案前沿探索：甚至囊括图结构RAG、层次化RAG等尖端研究方向每个技术模块都配有清晰的代码注释和实现文档，这种"学完立即实践"的设计理...

1、本人bg：本科计算机专业、硕士电子信息-计算机技术（双非），硕士研究方向：图像处理技术CV，自然语言处理技术NLP，家住郑州2、硕士成果：一篇中科院TOP2区论文（影响因子6.7），一篇EI，两篇一般外文3、项目经历：一个APP项目（校企合作），一个SpingBoot电商项目（慕课），一个SpringBoot的的外卖系统（黑马）。另外基于核心的Transformer和Yolo检测算法，自己做了一个基于Flask和Pytorch的网站，将AI算法部署到系统里，实现自动的目标检测，以及图像识别。4、投递岗位：4.1、秋招主要以JAVA后端为主，投递了大概500多家。投递了很多大厂（小米、字节、阿里等互联网企业），结果是石沉大海。后边中小厂也投了很多（奥克斯、雅迪、宇通、奇瑞、吉利等传统制造业和车企），大部分都是没消息，有一些给了一些笔试和面试，做完后也没消息了。在这里还是要感谢奇瑞给我的研发岗，唯一的一个（尽管面试没有问太多八股）4.2、春招主要以AI算法为主了，线上+线下投递了300家。5、最后总结一下：24校招总计收获offer 6个，虽然不是什么特别好的公司，也不像大佬们一样，斩获好几个大厂offer。不过对于这个结果很满意了。秋招offer共3个：郑州国企1-非技术类岗，年包8-12w（郑州市），管吃住，六险二金+双休（12%）郑州国企2-非技术类岗，年包8-9W（郑州市），管吃住，五险一金+双休（12%）芜湖国企3-研发岗，年包15W（芜湖），886单休春招offer：北京新数科技-JAVA后端，年包12.6W（郑州），六险二金+双休（5%）北京私企1-AI图像算法工程师，年包17W（北京），管吃住，五险一金（5%）+单休北京私企2-AI图像算法工程师。年包25W（北京），管吃，五险一金（5%）+大小周个人反省：由于第二篇论文出的太晚，其实到23年8月底才开始准备秋招，匆忙做了几个JAVA项目就上战场了。如果想要投递JAVA岗位的，还是要尽早准备，做一些有深度的项目，现在越来越卷了。春招结束，最终考虑还是不搞后端了，all in AI了，未来继续努力。

🌈 Transformer模型核心解析 Transformer以自注意力机制为核心，打破传统序列模型依赖循环结构的局限，通过并行计算在输入序列各位置间建立关联，成为自然语言处理领域的“顶流”架构！模型由编码器和解码器构成，通过多层注意力机制实现信息交互与特征提取，精准捕捉文本语义。 💡 不可忽视的优势 1️⃣ 并行计算王者：支持高效并行运算，轻松应对大规模数据与分布式训练场景，大幅提升训练效率 2️⃣ 迁移学习利器：预训练+微调模式适配多任务，从机器翻译到情感分析，一键切换超灵活 3️⃣ 长距离依赖杀手：自注意力机制无视序列长度，轻松捕捉跨段落语义关联，告别“健忘症” ⚠️ 使用需注意的短...

某211新传专业研二在读，两端有效实习，3个月蔚来—品牌传播，7个月小红书—直播策划，目前拿到了一家ai独角兽的市场营销策划offer，主要负责公司产品在国内主流渠道的素材创意和脚本输出，对接达人，拉新注册用户。想向大佬或行业人士求教几个问题。个人是想追赶ai的风口的，能接offer也算是拿到进入ai行业的敲门砖，感觉有段ai实习经历能给简历增色不少。但由于专业＋之前的实习经历，只能做ai的运营，而且看岗位jd目测做的工作其实壁垒性也不强，除去ai的名头，能学到的东西有限，在加上实习的公司规模小，虽然是ai独角兽，但出了ai圈知道的人也不会多，那这段实习的含金量也就大打折扣吧。。。所以向求教一下各位，这个offer要不要接？还是继续投大厂？如果接的话能不能提几个职业发展的建议？

LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等 自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料，目前收录的资源已达100+个！  常见底座模型细节概览：   底座 包含模型 模型参数大小 训练token数...

华为中软2012，近期HC暴增，翻番再翻番，有泡池子无任何消息的，对AI基础框架感兴趣的，可以联系我。岗位名称：AI工程师岗位地点：上海青浦（超美新基地🚆）招聘范围：面向本硕应届毕业生截止日期：2024年12月30日，越早投越有机会，​这两周紧急窗口期，HC充足，欢迎直接联系我！ DavidFFFan我们是MindSpore AI框架团队——开源4年第四年，我们开源社区用户量下载超1100万，覆盖来自133个国家地区的工程师，基于MindSpore原创学术论文超1700篇。我们团队气氛年轻活跃，与海内外技术大牛交流紧密，前沿技术洞察分享，欢迎感兴趣的同学投递！职责描述：1．参与华为自研AI平台的后端开发、端侧框架开发或高性能算子开发，打造业界有竞争力的支持数据处理、模型开发、模型训练、模型部署和模型推理的计算框架；2．持续优化，提升AI平台的分布式训练能力和推理性能。3．有AI＋科学计算（分子动力学、电磁仿真、量子计算）、AI＋安全可信（对抗训练、隐私计算、可解释）等经验优先。任职要求：1．全日制本科及以上学历，计算机／软件相关专业；2．能熟练使用C++/Python语言编程，熟悉Linux开发环境，有大型软件产品设计和开发经验者优先；3．熟悉主流深度学习框架（如MindSpore/pytorch/Tensorflow）者优先，有分布式系统开发经验者优先。

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇  魔搭 ModelScope 开源的 LLM 模型  魔搭 ModelScope 欢迎各个开源的 LLM 模型在社区上做开源分享。目前社区上已经承载了来自各个机构贡献的不同系列的 LLM 模型。并且社区的开发者也在这些模型的基础上，贡献了许多创新应用，并在 ModelScope 的创空间上进行分享。本专题初步梳理了当前社区上一些典型的 LLM 以及对应的创空间应用，方便大家对于 LLM 及其周边生态有更好的整体了解，也欢迎大家贡献更多的模型和创空间，一起玩转 LLM 的世界。 https://modelscope.cn/topic/dfe...

求问有没有AI岗位的研究所、央国企？？？本人背景：通信专业，虽然是通信专业，但做的项目和实习都算AI领域，大模型、图像处理等。看到的国企研究所，要求的通信专业大多数是DSP、嵌入式、通信系统，除了专业课学过以外，确实没有通信项目的经验

每日互动（数据智能上市公司-base杭州）“逐浪AI AGENT  2025黑客松创意赛”启动，主要围绕AI Agent 应用开发，不限专业、不限年龄，奖金丰厚，offer（实习/全职）管够~哇！这个黑客松简直是为技术狂人量身定制的！24小时极限coding、AIAgent创意 PK，还有6.5万奖金和直通 offer机会！要不要一起组队去炸场子?戳链接了解大赛详情，与“鲸”彩相遇！https://www.getui.com/news/2025041670针对大赛的任何问题想咨询，可邮箱联系fangp1@getui.com，HR24小时内极限回复~

国内大模型LLM选择以及主流大模型快速使用教程[GLM4/Qwen/Baichuan/Coze/Kimi]  0. 大模型选择 司南测评结果：  SuperCLue测评结果：  自2023年5月以来，全球及中国国内的大模型技术均展现出了强劲的发展势头，尤其是以GPT系列为代表的海外顶尖模型，历经了从GPT3.5到GPT4、GPT4-Turbo乃至GPT4o的多次迭代飞跃，持续推动AI技术的边界。与此同时，中国本土的大模型领域也经历了长达14个月的激烈竞争与快速进化，期间顶尖模型之位更迭了八次，彰显出国内技术实力的显著提升与不懈追求。 从宏观趋势来看，国内外顶尖大模型在中文处理能力上的差距正显著...

君子生非异也，善假于物也。——荀子《劝学》前言自2022年11月ChatGPT发布以来，在如今生成式AI百模大战中，类ChatGPT产品已渐渐飞入寻常百姓家。时代的浪潮打过来，我那最怕写报告总结的对象使用它后，感觉就是从1h抓耳挠腮搜肠刮肚，到5min一气呵成神清气爽。敏锐的小伙伴们，你说咱是不是也得行动起来，借力起飞？个人体验使用场景：代码讲解与调试、专业知识问答、信息提炼、网页总结、小的程序demo等，或者比如我是程序员，就直接问它：如何使用它来提高效率。下面是两个LLM模型面对同一个问题的输出对比，可以根据需求选择。Microsoft投资的GPT3.5Google投资的Claude使用感...