報告書:人工知能業界では人材が不足しており、新人のアルゴリズムエンジニアの平均月給は3万2000元を超えている。
人民日報、北京、8月18日(喬雪峰記者)近年、人工知能技術は科学技術革命と産業革命の新たなラウンドをリードする戦略的技術となっている。人工知能の革新的な発展、特に実体経済との統合的発展は、我が国の産業の高度化を促進し、質の高い経済発展を促進する上で重要な役割を果たしています。
工業情報化部が発表したデータによると、我が国の人工知能の中核産業の規模は4000億元を超え、企業数は3000社を超えています。スマート チップやオープンソース フレームワークなどの主要なコア テクノロジーで重要な進歩が遂げられ、スマート チップ、端末、ロボットなどの象徴的な製品のイノベーション能力が向上し続けています。
8月17日、人工知能業界における人材不足を示す「2022年人工知能トップ人材データ図解」(以下、図解)が公開されました。 . その中でもビジュアルアルゴリズムエンジニアの需給率は最も低く、わずか0.08です。採用が最も難しい職種トップ10のうち7つをアルゴリズム関連の職種が占めており、アルゴリズムエンジニアの新卒者の平均月給は3万2000元を超えている。
インターネット業界で一般的に懸念される「35歳の分水嶺」に比べ、人工知能業界は35歳以上のプロフェッショナルにとって優しい業界です。開発エンジニアのうち勤続5年以上の者は68.7%、勤続10年以上は22.1%となっている。アルゴリズム エンジニアは一般に若く、アルゴリズム エンジニアの 67.9% は勤続年数が 5 年未満で、平均勤続年数は 4.59 年です。
技術職以外の人材も、人工知能業界で狩られる重要なグループであり、製品の研究開発と商業収入のための長期的な人材サポートを提供します。 『Picture Book』のデータによると、採用職種のトップ3はプロダクトマネージャー、セールスマネージャー、プロジェクトマネージャーとなっている。
人工知能業界は、教育と研究に対する高い要件があり、人材育成サイクルが長い典型的なインテリジェンス集約型産業です。 「Illustrated Book」のデータによると、アルゴリズムエンジニアのほぼ90%が修士号と博士号を取得しています。人工知能業界全体の観点から見ると、学部の人材が62.7%を占め、次に修士号が22.1%を占めています。
大学の分布という観点から見ると、人材の供給が最も多いのはダブル一流大学です。その中で、清華大学、浙江大学、北京大学は、主にコンピューター科学技術、電子情報、ビッグデータ工学、情報通信工学およびその他の専攻において、人工知能人材の供給においてトップ3にランクされています。
人工知能産業の地域分布は、さまざまな都市の人材確保の規模にも影響します。 「絵本」によれば、北京には国内の人工知能人材の24%がおり、国内第1位となっている。テクノロジー大手と科学研究部門の配置のおかげで、杭州は人工知能人材の埋蔵量において北京に次ぐ第2位であり、人工知能人材の16.53%を擁しており、上海と深センの合計を上回っている。
人工知能業界は人材を渇望しており、インターネットの人々に職場移行のための新しいアイデアをもたらしています。従来のインターネットは人工知能人材の主な供給源となっており、13.6% を占めています。アルゴリズム エンジニアは人材の流動性が高く、半数以上が入社 3 年以内に転職を選択しています。
「今後 10 年で、人工知能テクノロジーは新興産業の成長を推進するレバーとなるでしょう。」 Maimai の創設者兼 CEO の Lin Fan 氏は、国が関連政策を集中的に導入するにつれて、業界規模は拡大し続け、投資も続く 優秀な人材の流入により、企業にとって優秀な人材は人工知能時代における決戦を決定する重要な出発点となっている。
テクノロジーサイクルの変化に伴い、人工知能などの金産業における人材の需要は高まり続けています。優秀な人材を採用することが困難であることに直面して、リン・ファン氏は、企業は雇用主の評判を利用して差別化された利点を生み出し、人材の中核となる需要を見つけて満たし、対等な対話を通じて人々の心をつかむ必要があると示唆した。
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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
