@nothingistrue 之前听到都是忽略，不过确实让人不舒服，现在就是怼回去

难道现在 ai 已经和传统计算机训练脱钩了吗？
是的

或者准确说是细分方向太多了，有计算机体系，有 CV 、有 NLP 等等。CV 领域厉害的不一定对底层系统熟悉也是很正常

学院派本身就已经落后很多了，现在工业界已经在很多方面领先学院派很多了，量子计算机、ChatGPT 、CV 哪个不是工业界引领的...

cv 和传统计算机有什么关系

不会栈会模型的训练与微调很多人也拿大厂 Offer(非我)

现代基于深度学习的人工之智能和传统方法差太多了

CV 领域之前教材都完全不用看了，之前纠结是否学学一些视觉知识，实际情况下来看，以前的启发式的探索，在数据加算力帮助下，很多启发式的知识没什么用了。

有人通过这个模型做下游任务么，做产品的那种

这个应该会对很多利用图像分割检测任务带来巨大提升

本人有空目前从事 CV 可以做模型迁移及针对具体场景优化训练

错过 ChatGPT ，不要错过 CV 。

再加个，给 AI 一定的加密货币，AI 可以在网上雇佣人去帮他完成自己没法做到的事情，甚至被雇佣的人都不知道自己是被 AI 雇佣了。

我是降临派

AI 终会超过人类，并且统治地球。

选水导，平时不管那种，放实习，去大公司实习

别找心理咨询师，贵且没用，有那个钱找个朋友，吃顿饭，吐槽吐槽就行
有时候就是想诉诉苦而已

@worldquant 靓号怎么买

你买的时候私钥不就被别人知道了么

哎，有相同的感受，努力地活着吧

最近天天看到这类帖子，快成周经贴了

北大的牌子认可度都很高了，不过我觉得在大公司眼里 985 就够了，剩下的就看个人能力了，如果想要去大公司，985 到北大带来的回报，没有想象中的大。

体制内包括其他小点公司对于北大的认可度肯定非常高。

midjourney 真牛皮!

他这个项目现在好像和区块链没什么关系吧，单纯共享计算资源来运行大语言模型吧？

此外，可能存在一种情况就是热点数据问题，相同的输入数据被多次请求计算，可以用存储换空间。

看样子是像将大模型分布式运行在不同的节点

证明 GPU 的工作量，提供一个思路

冗余计算，比如相同计算都随机分配至少 5 个节点计算，取计算结果相同的节点的结果作为正确结果

这样就不会存在某个节点作弊，随机返回数据了，但是却也造成了计算浪费...

但是这算是一种比较有效的利用计算资源的方式，而不是挖矿纯无效浪费资源

你们有没有人觉得信息过载是由于孤独感太强导致的？必须在线摄取信息缓解孤独感