亟需的人工智能训练师不仅限于计算机专业毕业生，相关领域的人才也可以通过培训转型。计算机、自动化或软件工程背景的专业人员经过系统培训可以成为优秀的AI人才。未来，随着人工智能的逐步渗透至各行各业，训练师的需求只会更加旺盛。值得一提的是，各地区已经开始实 ...

在快速发展的人工智能领域，人才的需求持续攀升，尤其是在自然语言处理（NLP）与大模型算法的交叉应用上。近期，昆仑万维科技股份有限公司公开招聘NLP大模型算法研究员，标志着其在AI创意内容生成方面的进一步扩张。这一岗位不仅提供了前沿技术的实践机会，也让 ...

《2023年大模型时代的危与机报告》由复旦大学张奇撰写，主要探讨了大模型时代自然语言处理（NLP）面临的情况，包括大模型的认知、对NLP研究与应用的影响、面临的挑战与机遇等。 1.

始智AI wisemodel.cn开源社区 随着开源数据的日益丰富以及算力价格的持续下降，对于个人或小型机构而言，预训练一个小型的 LLM 已逐渐成为可能。开源中文预训练语言模型 Steel - LLM ...

清华NLP实验室刘知远教授团队，最新提出大模型的密度定律（densing law），表达形式让人想到芯片领域的摩尔定律：模型能力密度随时间呈指数级增长，2023年以来能力密度约每3.3个月（约100天）翻一倍。

二者最核心的区别在于2个：一个是训练所需的数据不在同一个一个数量级上，传统的NLP技术处理的更多的是企业内部定向任务的数据，而AI大模型则 ...

1. 语言模型概述 语言模型已成为自然语言处理 （NLP） 领域的基本元素，为从简单的文本预测到复杂的内容生成任务的广泛应用提供了重要基础。这些模型经过精心设计，可以理解、解释和生成人类语言，这是各种人工智能驱动技术进步的核心能力。

NLP（自然语言处理）近年来随着大模型技术的进步而迎来了前所未有的发展机遇。昆仑万维此次招聘的NLP大模型算法研究员，主要负责设计和实现基于大语言模型的故事生成和剧本创作系统。这不仅要求应聘者具备扎实的机器学习理论基础，还需深入理解大语言模型的架构和训练过程。通过这些手段，昆仑万维期望创造出可控且富有创造力的AI生成内容，提高用户的创作体验。