今天的热门人工智能新闻和论文

今天的热门人工智能新闻和论文 AI新闻 亚马逊收购人工智能公司Snackable以增强播客功能 Airbnb首席执行官布莱恩·切斯基称AI为“一场革命” 谷歌工程师警告称，谷歌可能在人工智能竞赛中输给开源技术 据报道，微软正在帮助AMD扩展人工智能芯片业务 苹果的AI在哪儿？蒂姆·库克暗示采取“深思熟虑”的方式 介绍MPT-7B：一种新的开源、商业可用的LLM标准 StarCoder：一种最先进的代码LLM 顶尖AI论文 用One Shot个性化分段任意模型 NeRSemble：人头部的多视图辐射场重建 AutoML-GPT：使用GPT进行自动机器学习 Shap-E：生成条件3D隐函数 实时神经外观模型

现在Google Stadia已经没了，看来索尼又开始认真关注云游戏了。尽管最近进行了一轮裁员，但索尼目前正在招聘22个与云

现在Google Stadia已经没了，看来索尼又开始认真关注云游戏了。尽管最近进行了一轮裁员，但索尼目前正在招聘22个与云游戏技术相关的职位，其中一个人的工作将是“在PlayStation开发和交付云游戏流媒体的战略愿景”。 “你是云流产品领域的开创性创新者吗?那么你可能会同意云游戏正在成为游戏行业的重要组成部分，”索尼招聘云游戏产品管理总监的招聘启事上写道。 索尼还招聘了五名高级平台工程师、三名软件工程师、两名技术项目经理和至少一名技术作家、四名可靠性工程师(和一名经理)、另外一名开发工程师、一名初级网络工程师、一名高级商业智能分析师、一名安全架构师和一名网络容量规划师，其中许多人将向公司的未来技术集团报告。 标签: #Sony #云游戏 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

各大科技公司上万人研究 AI，但他们仍然比不上 OpenAI 小团队

各大科技公司上万人研究 AI，但他们仍然比不上 OpenAI 小团队 Glass. ai 是来自英国伦敦的一家分析公司，其最新数据显示，苹果、谷歌、亚马逊、微软、Meta 五大科技公司估计有 3.3 万人直接从事人工智能研发工作，其中亚马逊从事人工智能领域的员工最多，有 10113 人；微软在人工智能领域有 7133 名员工，而谷歌有 4970 名。Glass. ai 利用机器学习技术遍历了这些科技公司的网站和招聘平台 LinkedIn 上几千名从事人工智能研究的员工个人资料，从而得到上述数据。这些统计数字可能不包括亚马逊最近宣布的裁员计划，但也可能不包括那些实际上也在从事人工智能工作的软件工程师。 这些数字不仅说明世界上那些最大科技公司在人工智能领域的研究工作是多么认真，而且也证实这些公司在利用人工智能技术开发服务方面又是多么缓慢谨慎。 OpenAI 不是一家产品公司，而是一家研发实验室。这意味着，公司在发布 ChatGPT 时，没有大批工程师和产品经理参与其中。在不少大型科技公司，这些工程师和产品经理往往会插手产品开发，不经意间制造瓶颈，阻碍新技术的发展。 亚马逊在将人工智能研究转化为成功产品方面就有这样的反面例子，尽管拥有业内最大的人工智能研究团队，但亚马逊将虚拟数字助理 Alexa 在某种程度上是个失败产品，烧掉了亚马逊几十亿美元的资金。Alexa 的许多客户只是把它当作音乐播放器或是计时器使用。 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

匿名拼多多员工称，公司在 2020 年组建了一支由大约 100 名工程师和产品经理组成的团队，致力于挖掘 Android 手机漏

匿名拼多多员工称，公司在 2020 年组建了一支由大约 100 名工程师和产品经理组成的团队，致力于挖掘 Android 手机漏洞，开发漏洞利用方法，将其转化为利润。 消息源称，拼多多应用的恶意功能最初只针对农村和小城镇的用户，避开北京上海之类大都市的用户，此举旨在降低被暴露的风险。通过收集用户活动的大量数据，拼多多能全面了解用户习惯、兴趣和偏好，改进其机器学习模型，提供更具有个性化的推送通知和广告。 在被曝光之后该团队于三月初被解散。拼多多在 3 月 5 日释出 v6.50.0 更新移除了漏洞利用代码。 匿名员工称，两天之后开发漏洞利用的团队遭到解散。第三天团队成员发现他们被内部使用的工作通讯应用 Knock 锁定，失去了访问内网文件的权限。工程师访问大数据、数据表和日志系统的权限也被撤销。

好消息，国内一条龙来菲（接受小白）

好消息，国内一条龙来菲（接受小白） 不禁足/人性化管理/国内来菲15-30天 英企Double A 公司 人资总部直招 (菲律宾、迪拜、柬埔寨可选) 入职奖励最高15000rmb红包半年免赔(推广/代理发展) 年底13-17薪 过年3倍（红包多多，奖金多多，晋升空间大） 上百个岗位 总有你需要的 TG: @DAKL168 TG: @DAKL168 点击更多查看：https://t.me/DAKL91 职能岗位：10-30K 绩效 运营专员 红利专员VIP客服数据专员 客服专员 风控专员数据分析网管专员 赛事制图 运营产品质检专员派彩专员 赛事推单 质检培训会计专员代理后台 风控质检 稽查专员代理客服出境主播 业务报表 资深文案视频剪辑调研专员 用户体验 赛事资讯HRBP储备干部 综合体验 部门助理产品调研后勤专员 活动策划 外籍主播电工专员招聘专员 薪酬专员 小组助理 VIP客户维护 点击更多查看：https://t.me/DAKL91 业绩岗位：10-50K 提成 推广专员 电销专员 直客维护代理发展 电维专员 SEO学徒流失维护维护专员 代理维护 商推专员 SEO专员 转化专员 客户维护 渠道推广 转化/天推 点击更多查看：https://t.me/DAKL91 迪拜岗位：10-30K 绩效 公关专员传媒实习 媒介专员网络安全 公关媒宣危机公关 体育编辑媒体运营 销售组长销售专员 商务代表seo学徒 新人对接劳动关系 英语商务活动执行 SEO专员 黑帽SEO 代理发展客服专员 美工设计师 美工设计师 新媒体专家 海外招商组长 海外招商专员 新媒体实习生 新媒体高级专员 新媒体资深运营 点击更多查看：https://t.me/DAKL91 技术岗：底薪20k-100k (面议) 前后端开发后端 初中高/转Golang 产品经理产品专员 UI设计师 设计专家 Android工程师Android专家/架构师 CDN基础架构师专家 CDN基础架构（高级研发工程师） DBA(中/高级) DBA(架构师/专家) 大数据（初/中/高）大数据（架构师/专家） 大数据（中级JAVA) 后端资深专家 安全专家安全工程师 网络安全工程师安全工程师-攻防方向 系统运维工程师运维安全工程师 外籍产品经理（泰国/印度/越南/马来西亚） 数据中间件 研发架构师DBA 安卓工程师渗透劫持 ––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– 点击更多查看：https://t.me/DAKL91 等等岗位太多，上面没有的不代表没有，欢迎你咨询我 我告诉你~ 以上所有岗位薪资可谈，具体薪资面试后offer为准，谢谢~ 【福利待遇】 绩效奖金：全勤奖500RMB转正后KPI绩效 节日礼金：生日礼金5000P，端午节10000P，中秋节5000至10000P，元旦5000P，春节5000P。 基本福利：公司提供住宿以及日常用品，2~4人间，不住宿舍，提供房补。 餐食福利：公司每天提供4餐 假期福利：工作满6个月提供带薪休假15天，公司承担机票费用，半年不休假补贴7000人民币，一年不休假补贴14000人民币（次月工资直接发放）；带薪休婚假、丧家、产假等相关假期，病享受回国休假机票、签证往返报销。 年终福利：13~17 薪 春节红包。 晋升空间：完善的培训体系（新人岗前培训，岗中晋升培训，帮助员工快速成长） 在菲可接收无护照，（仅限业绩岗） 大量接收团队 （推广，招商 薪资面议） 点击更多查看：https://t.me/DAKL91 更多福利待遇请咨询：@DAKL168 更多福利待遇请咨询：@DAKL168

听完播客最大的感受是：AI行业的非技术人员，如果愿意读论文和测 demo，投资回报率(ROI)将会极高。

听完播客最大的感受是：AI行业的非技术人员，如果愿意读论文和测 demo，投资回报率(ROI)将会极高。 一、先说测 demo 多体验demo,多做实验,实际上是在培养我们的认知和思考能力,思考在工程和产品上还有哪些机会可以探索。 因为这个行业还处于早期阶段,我们付出一点小小的努力,就能获得很高的投资回报率(ROI)。 1、往大了说，可以发现很多潜在机会 在这个过程中,我们会发现一个模型要真正运行起来并不像想象中那么简单。它涉及很多环节,包括数据处理、参数设置等。解决每一个问题的过程中,你可能会发现一些潜在的产品机会。 比如,有时候Hidecloud在配置模型时,就会突然发现这个模型产生的结果挺有趣的。但普通用户根本无法直接使用,因为它涉及到很复杂的数据预处理环节。以声音克隆为例,如果讲一分钟的话来克隆,不是直接就能克隆的。那一分钟的内容，需要经过七八步复杂的预处理,普通人很难独立完成。 如果普通人搞不定,这不就是一个机会吗?如果我们能帮他们完成整个数据预处理和训练过程,直接交付最终效果,这不也是一个机会吗? 但如果我们不亲自去体验,首先无法感受到看到最终结果那一刻的喜悦,其次也不会知道要达到那个效果还会遇到哪些障碍。 2、往小了看，能甩开国内同行一大截 在Twitter上,偶尔会有一些外国人分享有趣的小产品。比如，有人发布了一个有趣的小产品,在聊天过程中你要去猜测对方是AI还是真人。这种东西挺有意思，但国内似乎还没有人做类似的产品。 更简单一点,我们可以尝试自己写个GPTs。这种事情不需要编程,对吧?但说实话,就像Hidecloud平时面试产品经理,会问他们有没有尝试过创建自己的GPTs? 可能十个人里面九个都会被Hidecloud淘汰,因为大家还是不太愿意亲自动手,更喜欢看别人的成果。但一旦我们亲自动手,获得的信息量会比看视频或阅读文档都要大得多。 二、再说读论文 1、只需8篇核心论文，显著提高认知水平 作为产品经理，学习AI的一个有效途径就是阅读论文。 Hidecloud之前总结过Stable Diffusion的发展历史，从2020年至今，这三年间的关键信息其实并不多，大约只有八篇经典论文，把它们串起来就能清楚地理解整个原理。