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  • 摘要: 我的第一次公司團建,超棒! 大家好,我是對白。 昨天是周五,我去參加了公司組織的第一次產研團建,這個團建主要是為了慶祝部門H1某個重要項目圓滿完成,于是將項目中涉及到的產品和研發的同事們都拉到了一起,讓大家彼此都互相認識一下。 來的小伙伴們大概有幾十人,包含前端、后端、QA、算法和產品。其中前端人最少,后端人最多。在這么多人中 閱讀全文
    posted @ 2022-07-10 11:39 對白的算法屋 閱讀(17) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: 從浙大計算機到字節CV算法崗! 大家好,我是對白。 今天給大家分享一位浙大學妹參加2022算法崗實習的面經總結,最終拿到了字節、商湯和海康威視的CV算法崗實習offer,雖然她只有研一,但技術以及表達能力還是很不錯的,以下為原文。 作者:zerone | 編輯:對白的算法屋 https://zhuanlan.zhihu.com/p 閱讀全文
    posted @ 2022-07-09 14:52 對白的算法屋 閱讀(10) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: GNN,請你的網絡層數再深一點~ 大家好,我是對白。 了解圖神經網絡的朋友對于深層GNN中的過平滑問題一定不陌生,隨著網絡層數的增加,模型的效果反而急劇下降,令人心痛。回憶一下,常見的解決過平滑的方案有DropEdge、基于殘差的方法還有Normalization等,但效果卻不盡人意。 今天在KDD2022看到一篇有趣的文章,它沒有 閱讀全文
    posted @ 2022-07-06 13:40 對白的算法屋 閱讀(2) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: AI做題水平已超過CS博士? 高數考不好,不知道是多少人的噩夢。 如果說你高數考得還不如AI好,是不是就更難以接受了? 沒錯,來自OpenAI的Codex已經在MIT的7門高數課程題目中正確率達到81.1%,妥妥的MIT本科生水平。 課程范圍從初級微積分到微分方程、概率論、線性代數都有,題目形式除了計算、甚至還有畫圖。 這件事最 閱讀全文
    posted @ 2022-07-04 13:29 對白的算法屋 閱讀(8) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: 雖然不一定最優秀,但一定是最努力的! 大家好,我是對白。 由于今年上半年的工作已經告一段落,H1的任務也順利完成,沒有任何delay,leader通知7月中旬開始述職。因此趁著這個機會,我想對自己這半年來的工作做一個總結,也順便和大家聊聊我這段時間的感悟。 首先我上半年負責了三個業務,其中有兩個業務要求H1必須上線,所以壓力還是挺大的。 閱讀全文
    posted @ 2022-07-03 13:14 對白的算法屋 閱讀(3) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: 快手這款推薦新算法,我愛了~ 大家好,我是對白。 前兩天剛好刷到KDD2022的一篇文章,是介紹快手在它們短視頻上的一項推薦重排新算法,不僅在用戶觀看時長和視頻播放量都有了較大提升外,用戶觀看視頻的標簽數也有了顯著增長,這說明該算法同時兼具相關性和多樣性兩點。 為了測試其效果,我順便下載了一下快手這款app,于是就出現了這篇文章 閱讀全文
    posted @ 2022-07-02 12:30 對白的算法屋 閱讀(18) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: CMU AI PhD 第一年總結 大家好,我是對白。 今天給大家分享一位大佬在Facebook做了四年機器學習,又到CMU攻讀AI PhD的經歷,希望給后續也想要深造的朋友們一點經驗和幫助,以下為原文。 作者:SpadeAce | 編輯:對白的算法屋 https://zhuanlan.zhihu.com/p/519841457 不知 閱讀全文
    posted @ 2022-07-01 18:33 對白的算法屋 閱讀(1) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: LeCun指明下一代AI方向:自主機器智能 在這篇長達 62 頁的論文中,LeCun 表示,這篇論文提煉了他對過去 5 年 - 10 年關于 AI 發展大方向的思考,這基本上是他計劃在接下來的 10 年中開展的工作,也是他希望激勵其他人從事的工作。 隨著機器學習的不斷發展,領域內的研究者開始思考一個問題:我們離通用人工智能(AGI)還有多遠? 閱讀全文
    posted @ 2022-06-30 12:48 對白的算法屋 閱讀(6) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: 一位博士在華為的22年 大家好,我是對白。 今天給大家分享一位博士從大學畢業入職華為到今年退休的經歷,他將自己22年的職業生涯都奉獻給了華為,讓我們一起學習他的感悟與經驗,以下為原文。 轉眼在我廠已經度過近22年,近日跟部門領導和HR正式提出了退休申請。華為或將是我經歷的唯一職場,趁著這段時間,回憶這段職業之路,對自己做個 閱讀全文
    posted @ 2022-06-29 13:12 對白的算法屋 閱讀(22) 評論(0) 推薦(1) 編輯
    摘要: Facebook出手!自適應梯度打敗人工調參 大家好,我是對白。 多任務模型中各個任務難以調參、收斂、效果平平,是一件令人頭疼的事情。有沒有什么可以令人省心省力的“自適應”方法呢?筆者瀏覽了一些最近的頂會文章,讀了一些相關文章,今天挑選一篇分享給大家~ 說到多任務學習,想必大家都不陌生。在理想的推薦場景中,通過與輔助任務的聯合學習,可以提升目標 閱讀全文
    posted @ 2022-06-28 13:20 對白的算法屋 閱讀(7) 評論(0) 推薦(0) 編輯
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