北京内推 | 快手Y-tech部门招收多模态方向算法实习生
发表于 #北京招聘 390 个 #实习内推 458 个 合适的工作难找?最新的招聘信息也不知道?AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息,助你先人一步投递,快人一步入职!快手快手Y-tech部门致力于通过计算机视觉、计算机图形学、深度学习、AR/VR/HCI等多领域的交叉,帮助每个人更好地表达、创作以及互动。Y-tech在北京、深圳、Palo Alto均有研发团队。如果你对我们做的...
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发表于 第四期宝典《PyTorch模型训练性能调优宝典》是解决PyTorch训练性能和效率问题的首选宝典。适用对象包括:AI/ML平台工程师、数据平台工程师、后端软件工程师、MLOps工程师、站点可靠性工程师、架构师、机器学习工程师以及任何希望掌握PyTorch性能调优技巧的专业人士。本宝典中介绍的技术适用于对PyTorch的基础设施及其使用的资源进行调优。这些调优技巧适用于所有模型算法,...
发表于 随着区块链技术的盛行,拜占庭容错共识协议引发了业界的广泛关注。然而,现有协议在节点全球部署的场景下,仍存在较高的通信延迟问题。以被广泛采用的实用拜占庭容错 (Practical Byzantine Fault Tolerance, PBFT)协议为例,其需要至少三轮通信以完成一次共识。尽管有研究试图通过提出快速路径提交规则来降低共识延迟,但这些方法往往以牺牲弹性或安全性为代价。对此...
发表于 11月16日 百度智能云千帆大模型平台官方出品《大模型应用实践》实训营课程拉开帷幕,在首周的课程中百度智能云千帆大模型平台产品经理以及知名技术UP主对整体平台应用做了系统讲解以及使用指导;本次实训营通过学习社群答疑+直播课程的形式展开,学习群中研讨氛围浓厚!同时每节课通过「课后作业」的互动形式来引导学员进行大模型应用,当前已有2000+学员加入了大模型学习,欢迎更多的学员加入我们!...
发表于 前序百度智能云千帆大模型平台官方出品的《大模型应用实践》实训营本周正式上线!11 月 16 日起将展开为期三周的大模型课程教学。这是百度智能云推出的首个系列课程,课程内容满满干货,课程讲师大咖云集!本系列课程将专注应用教学,采用实训营的方式,带企业开发者和个人开发者零基础完成大模型的应用开发!>>>>点击【阅读原文】即可报名!在人工智能的黄金时代,利用大模型...
谈两个问题:高性能与安全性 先谈高性能:这里指代码实现层面(非数学优化层面),使用寄存器优化,即主密钥/轮密钥、敏感数据比如中间/临时变量必须存于寄存器,明文/密文放在内存(若有够用的寄存器则放寄存器),主密钥用特权寄存器(为支持长期存储,比如调试寄存器、MSR寄存器),轮密钥和敏感数据用通用寄存器。那么怎么做?稳妥快捷的方法是用汇编或内联汇编,手工编排寄存器即构建密钥与敏感数据到寄存器...
今年5月份,斯坦福的一些研究者提出了RLHF的替代算法:直接偏好优化(Direct Preference Optimization,简称DPO),其对应论文为《那其与ChatGPT所用的RLHF有何本质区别呢,简言之RLHF将奖励模型拟合到人类偏好数据集上,然后使用RL方法比如PPO算法优化语言模型的策略,以输出可以获得高奖励的responses(同时不会偏离原始SFT模型太远)...
由 bpd = pacing_rate * rtt,可得一个恒等式 rtt = bdp * (1 / pacing_rate),而不占 buffer 时的 bdp 就是 cwnd 指示,于是可将 burst 率表示为 cwnd 的倒数,d_burst = 1 / cwnd,可乘上一个系数作可调参数,即 d_burst = beta * (1 / cwnd),恰好保持 rtt 不变,即无 q...
发表于 因果推断在推荐系统中的应用已有大量实践,其收益非常多。因果推断可以帮助推荐系统理解数据背后的机制,提高模型的可解释性、可迁移性、鲁棒性和公平性等方面,缓解数据偏差、数据缺失、数据噪声等基本问题,还可以实现一些超越精度的目标,例如多样性、可控性、用户满意度等。为推动推荐系统与因果推断的实践发展,DataFunSummit2023:因果推断在线峰会设立推荐与因果推断论坛,邀请来自华为诺...
总之,这篇老论文里能找到一些被人遗忘的点,当前工作大多集中在拥塞识别和传输加速,像 bbr 这种新算法也在这两个 “传统” 方向发力,但再往前看 1989 年更 “传统” 的东西,竟然有 “新东西”,它们也许可以作为拥塞控制算法领域未来发展方向上的路标,也算是 “回归传统” 了。注意公式 2 的最右边项,当个体期望全局最优时,需获得全局信息,换句话说,全局最优要个体间互通有无,对比自私的个...
发表于 导读 本文主题为微信 NLP 算法微服务治理,将分享模型微服务带来的挑战,以及应对这些挑战的解决方案。主要内容包括:1. 概述2. 微服务面临的管理问题3. 微服务面临的性能问题4. 微服务面临的调度问题分享嘉宾|冯佳宜 腾讯 高级工程师编辑整理|尹川 集美大学出品社区|DataFun01概述马斯克收购了推特,但对其技术表示不满。认为主页速度过慢是因为有 1000 多个 ...
发表于 导读本文将介绍基于社交兴趣增强的视频推荐算法。全文目录:1. 推荐现状2. 社交兴趣网络3. Social4Rec4. 总结5. Q&A分享嘉宾|戴华强 快手 算法工程师;肖玄基 Shopee 内容电商算法负责人编辑整理|马慧 北京汇丰达出品社区|DataFun01推荐现状先简单介绍一下推荐系统的现状。推荐系统其实在生活中已...