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你好，感谢在超过80亿个节点的Graph上与我建立边，我是Tiger，现在带领小伙伴们使用最前沿的开源与闭源大模型以及各类相关技术进行AI商业化的创新与创业。   以下是我们的一些思考，如果你感兴趣，也欢迎和我们深度探讨：   【重要假设】   首先我们假设在不远的未来，每个个体（Customer）都将有自己的AI助手或Agent，我们称之为CAI；同时每个盈利或非盈利组织（Business）也均会有自己的AI助手或Agent，我们称之为BAI；在以上两个假设满足的前提下，我们认为，未来B-C、B-B甚至C-C的交互将主要由代表各自利益的AI助手或Agents完成。目前已有研究者提出不同的通信协议，从最简单的MCP到去除NLP层的权重直接交互。这将极大地增加做决策时的信息交流和处理的效率，使其从人类现有的最高10bit/s增长三到五个数量级。不难推理出，决策模型将开始从碳基生物的脑中（NeuralNetwork）转移到硅基生物的权重（ArtificialNeuralNetwork）中。   【技术角度】   我们重点开发BAI用以与CAI（如Deepseek/GPT/Claude/Gemini/Qwen/豆包/Kimi等）交互。为了实现这一目标，我们需要进行非结构化信息结构化（KG/GraphRAG/Ontology等）、人类交互方式AI化（MuseTalk/Facefusion/Whisper等）、AI人设从静态转为动态化（如星际穿越中的TARS可动态且量化的调整幽默度与坦诚程度）、计算量从TestTimeCompute向训练移动（GCN/GAT/SFT/RLHF/Post-pretraining等）等多方面的研发与开发。   【商业应用角度】   我们将新突破的AI技术应用到之前老技术无法覆盖的场景，从而实现增量市场覆盖，而这部分增量市场体量大约是现存全部电商（Amazon|EBay|淘宝|天猫|京东|PDD|美团|抖音电商等）体量总和的3到9倍。同时我们认为BAI的成功实现会极大的威胁电商或任何中间商的存活，因为CAI会跳过需要抽取佣金的中间商而直接与服务或物品提供商的BAI对接，从而为其主人——C端用户提供性价比最高的服务或物品。   【AGI角度】   我们坚定的相信AGI会在我们的有生之年实现，但是我们认为其实现无法由单一个体、单一机构或单一组织通过创造单一AI单独实现，只有【多种类垂直AI协作】配合【多学科、多组织、多国合作】才能实现【真.AGI】。而我们第一阶段目标是管理所有的信息（不只是数据），使得信息的产生、合成、运输、收集、存储、处理、交互等均为AINative，并等待第二阶段重要Milestone的到来（我们认为会诞生一种AI原生交互系统IS-ArtificialIntelligentInteractiveSystem从而取代现有PC端和移动端OS），届时再根据具体情况调整我们的研发战略与战术。   【目前开放的全职及实习的研究方向为（均为单模态或多模态）】   预训练与微调Fine-tuning/Post-pretrainingwithreasoning 垂直知识领域对话机器人DomainSpecificChatbot 知识图谱构建KnowledgeGraphConstructionwithoutCompleteOntology 文档检索DocumentRetrieval 基于图的检索增强生成RAGGraph-basedRAG 图神经网络相关GNN/GCN/GraphSAGE/PinSAGE/GAT 多智能体协作系统Multi-agentSystem(MAS) AI原生前端与后端AINativeFrontend/Backend 视频智能讲解或混剪VideoNarrationGenerationandAutoEditing AI虚拟数字人唇纹、表情与动作AIAvatar 营销全流程自动化Ai-drivenMarketingAutomation 其他子方向持续增加中...   【岗位职责】   1.    负责内部新项目prototype的研发； 2.    阅读最新的论文，学习最前沿的技术/算法/基础架构； 3.    解决别人解决不了的问题。   【岗位要求】   1.  人工智能或计算机科学或软件工程类； 2.  在校成绩前20%及以内； 3.  熟练掌握Python； 4.  熟悉至少一款主流的开源或闭源大模型； 5.  热爱人工智能，不惧怕学习新技术。   【你能获得】   1.  全权负责子项目：你做的不是"某个模块的第37版迭代"，而是真正能写进简历的独立项目，你不再只是参数调试的“螺丝钉”，而是从需求定义、技术选型到实验验证的项目主人翁，拥有完整决策与执行权限，让你的想法快速变为成果； 2.  扁平直带：团队无上下级隔阂，技术大牛直带，5分钟内即可碰撞想法、调整方向，免去漫长审批与沟通干扰； 3.  高效专注&真正WorkLifeBalance：我们坚决拒绝无意义加班，八小时深度工作，下班后彻底离线，崇尚“专注 > 内卷&&效率 > 时长”，让你既能高效产出，也能全身心享受生活； 4.  充足算力保障：只要你需要，我们提供足够的GPU/TPU计算资源，训练、微调、推理全流程无卡顿，让你的大模型探索与实验零束缚； 5.  新模型优先体验：任何一款最新发布或Preview状态的大模型，你都能第一时间在公司平台上试用、测试与改进，持续站在AI前沿。   【工作地址】   中国广东省深圳市深圳湾科技生态园   【OneMoreThing】   我们是国内极少数的进行【AI全方面商业化落地】且同时【坚持长期主义潜心做研发】的商业机构，如果你想要了解更多，发个私信和我聊一聊吧~     【以下的词能帮助更多的小伙伴找到我们】 AI,人工智能,ArtificialIntelligence,机器学习,MachineLearning,NeuralNetwork,神经网络,深度学习,DeepLearning,Transformer,DataMining,数据挖掘,自注意力,Self-Attention,注意力机制,CNN,卷积神经网络,RNN,RecurrentNeuralNetwork,循环神经网络,LSTM,BERT,GPT,DiffusionModel,扩散模型,生成式AI,GenerativeAI,大语言模型,LargeLanguageModel,LLM,图神经网络,GraphNeuralNetwork,GNN,GCN,图卷积网络,GAT,图注意力网络,Graph,KnowledgeGraph,知识图谱,Ontology,VectorDB,VectorDatabase,向量数据库,Pre-training,预训练,Post-training,增量预训练,ContinuePre-training,RAG,Retrieval-AugmentedGeneration,Embedding,嵌入表示,Rerank,ComputerVision,计算机视觉,NLP,自然语言处理,ASR,语音识别,TTS,语音合成,强化学习,ReinforcementLearning,RLHF,人类反馈强化学习,FederatedLearning,联邦学习,EdgeAI,PyTorch,TensorFlow,CUDA,GPU,Tensor,张量,Safetensors,Multi-agent,多智能体,Agent,代理,PromptEngineering,提示工程,ChainofThought,思维链,Zero-shot,One-shot,Few-shot,In-ContextLearning,Self-supervisedLearning,自监督学习,UnsupervisedLearning,无监督学习,Semi-supervisedLearning,半监督学习,ContrastiveLearning,对比学习,VisionTransformer,生成对抗网络,GAN,VariationalAutoencoder,变分自动编码器,Autoencoder,自动编码器,DataAugmentation,数据增强,KnowledgeDistillation,知识蒸馏,TransferLearning,迁移学习,ActiveLearning,主动学习,LoRA,参数高效微调,PEFT,Fine-tuning,微调,PromptTuning,提示微调,StableDiffusion,EdgeComputing,边缘计算,因果推断,Robotics,Tokenization,Hyperparameter,超参数,Overfitting,过拟合,Hallucination,幻觉,Multimodal,多模态,YOLO,SVM,RPA,HuggingFace,LangChain,LlamaIndex,Kubernetes,AGI,Data,数据,Benchmark,ComputerScience,计算机科学,DataScience,数据科学,PatternRecognition,模式识别,Classification,分类,Regression,回归,Clustering,聚类,DimensionReduction,降维,LossFunction,损失函数,ActivationFunction,激活函数,GradientDescent,梯度下降,Backpropagation,反向传播,TPU,CPU,显存,CausalInference,ComputerVision,计算机视觉,FeatureEngineering,特征工程,Algorithm,算法,SentimentAnalysis,情感分析,GraphSAGE,PinSAGE,Keras,Scikit-learn,OpenCV,SparkMLlib,Docker,DistributedComputing,分布式计算,Segmentation,分割,KVCache

岗位职责 1、负责搜索广告相关性与质量方向的标注与评估，涵盖广告创意质量、广告内容相关性等方面的评测及样本标注任务。 2、参与构建并优化搜索广告相关性、素材质量等标注评估的标准规范与操作流程。 3、深入掌握评测细则与标准要求，严格遵循评估准则，高效高质完成各项评测与标注工作，支持项目输出评估报告。 4、与产品及技术团队密切协作，主动分析和研究工作中遇到的问题，为评测标准和流程改进提供可行性建议。 岗位要求 1、大专及以上学历，计算机、语言学、广告学、统计学等相关专业者优先考虑。 2、了解搜索引擎广告的基本原理与运行机制，具备相关实践经验者优先。 3、具备较强的数据分析与问题处理能力，能独立应对复杂的标注评估任务。 4、具备良好的沟通协调能力和团队意识，工作积极主动，责任心强，能持续保持稳定的工作状态。

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