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拓竹 这场面试真是让人心跳加速,整整70分钟,感觉像是在坐牢。让我来分享一下具体的经历吧。 自我介绍 䊩斥 ,我简单介绍了一下自己,然后聊了聊我在网易实习的经历,主要是做智能NPC相关的。面试官说他之前也在网易伏羲工作过,然后就开始问我业务背景、模型训练的参数、数据优化等等,问得非常细致。 第一个项目介绍 接下来,我介绍了一下我的第一个项目,是一个基于RAG(Retrieval Augmented Generation)的项目。我先整体介绍了一下,然后面试官开始提问。他问了我数据构建、向量库的构建、使用的数据库以及召回机制等等。还问了我对比解码的原理,以及如果有优化RAG的想法,我有什么思路。 论文情况 然后,面试官问我有没有论文发表。我想了一下,说有三篇在简历上写着呢。他问我是不是水论文,我说不算太水吧。感觉这话题有点聊不下去了呀。 科研讨论 面试官说他当时发的是CIKM、KDD和WWW的论文,然后问我这几篇论文是不是B类的,和CIKM等级差不多。我们就讨论了一下科研相关的内容,他说现在大模型对传统研究冲击比较大,我也表示赞同,并分享了一些我的见解。 手撕代码 𛊦夸来是手撕代码环节,题目是找最大的n个元素。我之前做过一个找第k个最大元素的题目,用的是快速选择算法。我以为这个题目和那个有关联,就想着用快速选择改一下,结果面试官不让,他说了他的方法让我按他的做。我没听懂,结果僵持了半天,真是有点坐牢的感觉。 反问环节 最后是反问环节,我问了部门主要做什么的。他说主要是做3D打印社区相关的,涉及用户推荐和问答系统。我问他问答系统用的模型是自己训练的还是调用的API,他说调用API成本高,可能这个岗位更偏重搜索推荐。 总结 总的来说,这次面试时间有点长,感觉像是在坐牢。不过听说拓竹在3D打印领域挺强的,希望这次经历能给我带来一些收获吧。
南洋理工NLP课题,速看! 堦在人工智能领域深造的你,千万不要错过这个超级适合的科研项目!导师是南洋理工大学计算机科学与工程学院教授,他在包括NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、KDD、WWW、TACL、AAAI等顶级会议和期刊上发表了40多篇论文。 研究方向:人工智能、深度学习和自然语言处理的交叉领域 项目背景】 自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支,旨在帮助计算机理解和使用人类语言,从而实现更高效的人机交互。NLP的发展借鉴了计算机科学和计算语言学等多个学科,致力于填补人类交流与计算机理解之间的空白。 NLP的应用非常广泛,因为人们用语言传达了最多的信息:网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、放射学报告等。最近,深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了很高的绩效。这些模型通常可以使用单个端到端模型进行培训,并且不需要传统的特定任务功能工程。项目也将围绕着NLP的后端模型与前端应用一并展开。 opic: 1️⃣ 自然语言处理及其应用介绍:学生将在本周接触到NLP的发展情况及前沿应用领域,并在本周巩固编程及数据预处理工具的使用 2️⃣ 分类的深度学习模型如LSTM、注意力模型及其在伪新检测、情感分析中的应用 3️⃣ 生成模型如Seq2Seq及其在机器翻译中的应用 4️⃣ 自然语言处理前沿技术:OpenAI GPT等预训练语言模型 合人群 对人工智能、深度学习、人机交互、语音识别、机器翻译等专业领域感兴趣的学生。学生需要大学概率论基础,至少会使用一门编程语言实现如经典机器学习算法,有Pytorch/Tensorflow等深度学习项目开发经验的申请者优先。 ṧ𖨎𗊰 成绩单+学术报告+结业证明 优秀学生获得教授EDU邮箱私人推荐信 EI/CPCI级国际会议论文发表 授介绍 Luu导师现任南洋理工大学计算机科学与工程学院教授。(奅觐专排TOP7)他于2018年至2020年在麻省理工学院CSAIL担任博士后研究员。在多篇人工智能领域顶刊发表40多篇论文,在EMNLP等学术会议担任高级职务,并获得了2021年ICLR的杰出论文奖。
推荐系统研究热点与趋势分析 推荐系统领域的研究一直备受关注,尤其是在大数据和人工智能的背景下。以下是近年来推荐系统的关键词和研究方向,帮助你更好地了解该领域的最新进展。 关键词趋势 2022年:图、协同过滤、基于会话的、多任务、对比学习、强化学习、多兴趣、多样性、公平性 2021年:图、冷启动、序列推荐、新闻推荐、自监督、公平性、冷启动、NextPOI 2020年:图、冷启动、基于会话的、注意力、序列推荐、协同过滤、知识图谱、自注意力、time-aware、跨域、CTR、bandit、知识图谱 研究方向建议 图神经网络:近年来,图神经网络在推荐系统中的应用越来越广泛,尤其在处理复杂关系和场景时表现出色。建议深入学习相关知识和技术(如CS224W网课)。 经典任务创新:尽管协同过滤等经典推荐系统任务依然重要,但新的解决方案和创新方法仍在不断探索中。 实践应用导向:论文主题越来越注重实际应用,如序列推荐、新闻推荐等,以提升推荐系统的实用性和效果。 资源获取 这些关键词和研究方向的数据来源于AIS 2022(ACL-IJCAI-SIGIR顶级会议论文报告会),收集了截至会议发布(5月14日)之前已公布的2020-2022年六大顶会(SIGIR、WWW、KDD、WSDM、AAAI、IJCAI、CIKM、ACL)中推荐系统领域的论文,使用其标题来构建词云。 通过这些关键词和研究方向的分析,你可以更好地把握推荐系统领域的研究动态和趋势,为你的研究工作提供参考和启发。
「老鱼的理论法批改」「老鱼谈公法」2017年人大法理学真题:阐述指导性案例是否为法律渊源。 师妹这个题把基础知识答得比较齐全了~从概念出发介绍指导性案例与法律渊源的概念,并从实际的司法活动中写清楚为什么指导性案例不是法律渊源~ 但师妹这个答案还是少了一步,就是解释一下为什么会有这道题出现,即指导性案例与判例为什么可以比较,是因其形式上相似,作用上也有一定的共同点。那指导性案例在我国司法过程中起着怎么样的作用呢?这就是咱们答案给的“准法律渊源”的原因,也是我们在写论文时所强调的[问题意识]。 @wwwChantey 「老鱼理论法」「法理学」「人大法学考研」
慕尼黑工业大学人工智能博士招生啦! 研究室简介: 慕尼黑工业大学(TUM)的社会计算组正在招收人工智能方向的CSC博士生。这里的导师非常友好,尊重学生的个人兴趣和想法,不强制也不放养,而是采用鼓励式教育,提供详细的科研指导,甚至有时还会帮忙调试代码。导师的科研品味很高,提出的想法非常实际,擅长追踪前沿热点,引用量在同行中处于领先水平。 慕尼黑工业大学在QS排名中位列28,目前没有任何关于禁止CSC博士的政策和新闻。TUM的博士生项目不收取学费,并且提供国际会议和访学的资金支持。 颀 博士项目: 博士项目采用导师制,只要导师同意接收,学校就不会干涉。 研究方向: 可解释性AI 算法公平性 人机交互 社交媒体的社会影响 研究与合作环境: 每年稳定在NeurIPS、WWW、ACM FAccT等AI和算法公平性领域发表论文。与北美和欧洲的高校、Meta、Sony等公司保持科研合作关系。 申请条件: 因为是交叉学科,AI或社科相关背景均可申请。 我们持续更新院校信息,敬请期待!
半夜12点 我在写论文 npy在厨房炖明天喝的老鸭汤 幸福www
计算机新人必看:如何三个月内发表顶会论文 去年在某乎上回答了这个话题,现在重新整理一下,希望能给更多新人一些参考。 目前AI灌水现象严重,很多实验室都是自己闷头干,老板也不怎么指导,所以单打独斗的普通人为了喝口汤,摸清楚不同圈子的规则就能出成果。 先说说我的经历吧。我的第一篇顶会论文是本科时发表在WWW上的。几年前,那还不是现在人均顶会的时代。因为这篇论文,我的各方面申请都很顺利,可惜刚好赶上疫情,只能留在国内了。 好了,废话不多说,新人要发一篇顶会论文需要四个要素: 方向选择 튩斥 ,方向选择非常重要。如果你选了一个特别卷的方向,比如GNN,那就注定要付出更多的努力和精力。这种方向上的人太多,作为一个新手,你怎么卷得过那些早已深谙规则的大佬呢?所以,建议可以选择一个相对冷门的方向,比如日薄西山的领域。我的处女作就是选了一个比较冷门的DM方向,近半年没有人做这个topic,这种情况下审稿人很难遇到同质化严重的论文。 优雅的idea ኩdea的构建本质上就是移花接木。方向选对之后,就大量阅读这个领域的论文,然后整理成提纲,去思考他们的不足,重点参考和模仿两三篇近两年的论文。还要多阅读其他领域的文章,把他们的贡献转换为自己的。 完美的故事 论文实验结果是一方面,更重要的是写作!说白了就是讲一个好故事,无非就是讲清楚why和how。但说得容易做起来难,迈出第一步总是很困难的。现在再翻看自己写的初稿,那叫一个烂,语法错误、漏洞百出、前后不自洽、逻辑混乱。至于如何写一篇论文,我的经验是: 定基调:先写introduction的贡献,这是全文的核心,后续的写作和实验都是围绕着它的。 写算法:即method部分,这是对贡献的细化,把公式、算法都罗列清楚,然后不断看别人的论文美化你的方案。 写实验:一句话,结果是为方法服务的。 写introduction:这是文章的核心,需要重点打磨。如果这部分写的烂,基本上没救了。 abstract:introduction的精简版。 大致是如此。同时,推荐用DEPPL辅助写论文,grammarly改语法,PPT画图。 希望这些经验能帮到你们,祝大家都能顺利发表顶会论文!ꀀ
SCI选题秘籍!速来get劥哈,别夸我,导师都说很少见到从零开始就能这么快确定SCI选题的学生。看来我还是挺优秀的嘛,幸好有大佬的帮助。下面就来分享一下我是如何迅速找到选题的 确定选题的方法 想要找到一个“小而美”的选题,就像在金山里找金子一样。以下是具体步骤: 找到含金量最高的信息源 首先,翻阅你所在领域近三年的顶级会议文章。比如,NLP领域主要看ACL、NAACL、EMNLP的文章,CV领域主要看CVPR、ECCV、ICCV的文章,机器学习领域主要看NIPS、ICLR、ICML的文章,图与数据挖掘领域主要看KDD、WWW、SIGIR的文章。 只看论文标题 浏览找到的顶级会议文章的标题列表,根据直观易懂且小众的原则,选出10-20篇论文准备看摘要。 精读摘要 仔细阅读选出的10-20篇论文的摘要,找出3-5篇你觉得自己能搞懂的论文,仍然是按照直观易懂且小众的原则排序。 确定研究topic 𒾨ﻨ🙳-5篇论文,对每篇论文涉及的topic回答以下几个问题: 这个topic目前有哪些公认的baseline和公认的评价数据集; 这些baseline是不是特别复杂; 数据集是不是已经被刷到饱和; 代码是不是自己很快能看懂并运行起来。 通过以上步骤,你就能迅速找到一个适合自己的研究topic啦!希望这些方法对你有帮助,祝你好运!
环游计划间隔了一小段论文kpi之后终于又重新上路啦!拎着行李从住宿电梯出来迈到外面商业区,听到的第一声就是阿崽版本的起风了。哎呀。“我仍感叹于世界之大”,怎么不是当下的写照呢www 前几天写不动了就半夜列心愿单,排了一大堆城市!就这么要从苏州开启新旅途了!
「CNCC2024」「计算创造未来」「科幻电影中的科学」蚂蚁集团智能引擎技术事业部副总裁周俊正在做特邀报告。一览计算领域深具影响力的院士及学者专家精彩报告,8点30分特邀报告开始举行,由CCF常务理事,联想集团副总裁王茜莺主持。 第四位特邀报告嘉宾是周俊,蚂蚁集团智能引擎技术事业部副总裁,报告主题是:蚂蚁集团基础AI技术的革新与应用探索 讲者介绍:周俊,目前负责蚂蚁语言与机器智能的研发。先后参与过XLib(阿里通用机器学习库)、飞天(阿里分布式操作系统)、ODPS(阿里数据处理平台)、大规模机器学习平台(Parameter Server)以及PAI(阿里机器学习平台)等几大分布式系统与算法平台的开发。在VLDB、WWW、SIGIR、AAAI、IJCAI、KDD等顶级人工智能相关会议上发表论文数十篇,提交人工智能专利和专利申请100余项,获浙江省科技进步一等奖等多个奖项。 今天上午的特邀报告嘉宾及报告主题为: 黄铭钧,CCF会士,中国科学院外籍院士,新加坡国立大学教授——数据价值创造:从零到一,再到无穷; Jan Peters,德国达姆施塔特工业大学教授,德国人工智能研究中心(DFKI)部门负责人——Inductive Biases for Robot Reinforcement Learning; 郑志明,CCF会士,中国科学院院士,北京航空航天大学教授——隐私计算; 冯登国,CCF会士,中国科学院院士,中国科学院软件研究所研究员——机密计算:进展与展望; 周 俊,蚂蚁集团智能引擎技术事业部副总裁——蚂蚁集团基础AI技术的革新与应用探索 盛克华,滴滴自动驾驶技术副总裁——让出行更美好2.0 - Robotaxi迭代之路; 王小川,CCF CTO Club创始主席,百川智能创始人、CEO——通用人工智能时代的展望与百川实践 我们将实时进行微博报道,同步分享CNCC的举办盛况。精彩3天的顶级科技盛宴即将开启,马上加入进来吧!
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