蚂蚁集团春招海报选这6个人,背后到底有何意图
应届生如何拥抱AI红利
白交 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
春招季,AI话题依旧火热。
这不,蚂蚁集团今年的春招海报就是用AI技术辅助制作的。评论区里聊金三银四招聘季投简历不易的,聊海报中传递的AI技术成果的,好不热闹。
如今大模型进展如火如荼,应届毕业生想参与到AI这一时代进程中去也不难理解。
蚂蚁集团为什么选择在春招海报上放这几个技术人呢?
我仔细了解一番后发现,这6张海报的背后其实有不少隐藏信息。所以毕业生们,我们且先逐一来看看,然后再做定夺。
蚂蚁海报背后透露了哪些信息?
这六张海报乍一看,是记录蚂蚁技术人员的工作日常。
与我们日常所熟知的打工场景不同的是,他们有在农田与卫星作伴;也有参与亚运会亿级大项目;还有在市井街头与我们衣食住行打交道的……
通过这种方式来吸引毕业生,NoNoNo,那确实不能这么肤浅。
经过一番挖掘,我发现选择这六个人当春招形象代言人进高校,确实有蚂蚁本身考虑所在。
且先看看这几个人所在部门:
- AI创新研发部分NextEvo;
- 基础智能技术部;
- 终端技术部;
- 战略线创新业务;
- 财富保险事业群服销智能部;
- 隐私智能计算部。
创新业务有、技术部门有、还有行业应用事业群都涵盖到了,而具体到技术领域,隐私计算、AI大模型、AI Infra、终端、数字人等各种技术也都在里面。
好好好,这不就是妥妥的技术肌肉秀嘛~
再仔细看这海报中的大致内容,发现其实也大有文章。
比如这张海报,看似这位小哥手持iPad站立在田间地头,但你敢信,他实际上是在给卫星注入大模型技术?!
这是基础智能技术部王剑正在参与的一个网商银行“大山雀“项目。
在大模型的加持下,遥感卫星其对农作物大范围、高精度识别的能力得到增强。这样一来,人-地-种植物数据连接起来,支撑起农业信贷新范式的发展。
以往,这些农作物标注数据获取难度大,长尾品种多,尤其经济作物表现尤为明显,从而影响农业信贷的效率提升。但这刚好也就是天然适合多模态落地的一个场景。
通过海量全地貌遥感影像数据的无监督训练,遥感大模型可以有效学习到高精度高泛化性的地物表征。在少样本、地形复杂的长尾经作品种上,实现了大范围高精度识别。
还有依托于时空解耦架构、多粒度对比学习、大尺度地学空间上下文信息增强等核心技术,突破经作识别地形复杂、样本稀疏、泛化性差的难题。
过去一年时间里,他们已经实现了14种经济作物与农业设施识别能力,覆盖经济作物农户人群超2000万。
在千模大战热火朝天之际,他们早已在农业与金融交叉场景中发挥大模型价值。
去到田间地头,再来到热闹的市井街边。
这位终端技术部算法的工程师马晨光,所面对的客户群体是小微商家。他要解决的问题的是,如何以最触手可及的方式来让他们体验到前沿技术,进而帮助他们降本增效。
看似简单的创意海报生成,实际对背后的技术考验并不小。
比如,大模型图像处理能力与各类手机终端性能之间的适配;人人可触达的傻瓜式操作方式,以及真正满足他们的营销需求。
而除了行业应用,还有在C端领域的落地。
比如这张海报,是蚂蚁集团的财富和保险团队。他们为金融场景从业人员打造了专业AI助手:基于百灵大模型的支小助。
其中1.0版本包含了 “服务专家版”“投研专家版”“理赔专家版”“保险研究专家版”等六个不同领域的AI助手,支持金融市场研判、自动化编码、内容生成写作以及智能问答等功能。可以说,不同场景的专业人士都照顾到了。
而且可完成的工作量还挺大。比如就拿投研支小助来说,它每天可辅助分析师高质量完成超过100+篇研报和资讯的金融逻辑和观点提取,40+金融事件的推理和归因。
工作效率直线UP~
还有像服务支小助,AI助手帮助理财顾问和保险代理人的有效管户半径人均可扩大70%以上。
再像这张海报,去年亚运数字火炬手想必让不少人印象深刻,对于战略先创新业务产品总监冼英也同样如此。
支付宝的技术人们写下20万行代码,打造了一个Web3D互动引擎,支撑起全球上亿位数字火炬手,共同完成了亚运史上首个数字点火仪式。
这个引擎能够做到仅通过小程序就能渲染一个3D数字人,而且不同手机均可适配。而且结合AI等技术,从个性捏脸、动态捕捉到服装设计等,可以打造出两万亿种数字人形象,即便全球所有人参与,也能做到千人千面。
说了这么多接地气的应用,接下来也带大家看看硬核的。
此次就有两张海报“泄露了天机”,一张代表着隐私计算,一张代表着AI Infra。
首先,隐私计算,说是蚂蚁的看家本领都不为过:专利申请数居世界第一,不管是技术布局、创新突破、落地实践,都处于世界领先水平。背后的隐语团队正是支撑起蚂蚁硬核实力的存在。
不过即便这么硬核,实际也有诸多广泛的用途。
就像这位隐私计算开源框架算法专家崔锦铭,曾打磨出一套可复制的无障碍身份认证技术方案,实现视障人士信息的最小化披露,并为此开发了一个「无障碍线上观影」的程序,让他们也能够和普通人一样享受数字生活的便捷。
如今依靠数据驱动的大模型智能涌现,其所蕴含的用户隐私保护、数据安全等问题需要隐私计算技术来保驾护航。而隐语团队正在将耗时7年打造的可信隐私计算产品,通过开源的方式将技术分享给社会。
再来看AI Infra方面。大模型的发展需要强大的基础设施支撑,算力效能提升、显存容量优化等都是有待解决的挑战。
张科所在的团队研发了一整套创新体系,能让蚂蚁大模型千卡训练有效时间占比超过97%,千亿参数模型千卡级别规模训练的算力利用率可达62%。
在显存容量优化方面,他们自研了一个GPU 显存+传输优化开源项目Glake,可实现在训练、推理框架底层以及系统层对显存和传输进行一体优化。
比如在GPT、GLM、Vicuna 等主流大模型评测中,最高扩大了约 33% 的可用显存,即在 80GB 的 A100 GPU 上节省约 25GB 的显存,训练吞吐提高最多4倍。
这样一个暗戳戳的AI技术肌肉秀,其实也展现了蚂蚁AI技术布局的一个思路。
用最前沿硬核的技术,来解决我们日常实实在在的需求。
这当中既有广泛落地在农业、金融、遥感、数字人、营销等AI应用,也有硬核的技术布局,比如AI Infra、隐私计算。对于当下想要拥抱AI红利的应届生,像蚂蚁这种并非通常熟知的明星公司,或许也是一个不错的选择。
应届生如何拥抱AI红利
一边是一年一度的春招进行时,一边是接二连三的大模型进展让全世界无眠……参与并亲身见证这时代级机遇,或许是不少应届生们的心之所向。
但正当红的大模型公司粥少僧多,竞争不乏激烈,在社交网站上已经见到了不少这样的反馈。
于是在这之中产生一种共识是,与其奔赴当下的明星公司,场景公司更具潜力,更有性价比。
因为一来,经过一年AI技术发展,AI已加速驶入应用落地的趋势。
在这新一轮的技术趋势里,场景公司有着更快的技术和商业模式创新闭环。
就像蚂蚁这些AI应用就是直观的体现,在周围还在千模大战之际,他们将大模型应用在了金融、营销、农业、保险等领域。就这之中,他们也积累了丰富的场景数据,来带动大模型的迭代升级。
而历来科技发展,其实也是场景公司最终抓住机遇、享受红利。
就拿上一代AI浪潮来说,前期CV四小龙如此受关注,但如今仍从中不断获益的还是那些具体领域的场景玩家。
对于应届生而言,或许有更稳定的发展前景。
二来,其实也不要小看这些场景公司,他们AI含量实际上也十分的高,员工的应用实践机会可能更多。
没准儿,还能参与过全球级别的亿级大项目~
比如就像去年在亚运会亮相的蚂蚁AI数字人。
当时,由杭州亚组委面向全球推出的“亚运数字火炬手”,开启了线上火炬传递活动。每个用户都能在数字亚运世界中拥有一个唯一的数字身份,最终参与总人数超过1亿人。
这背后是蚂蚁自研的Web3D互动引擎支撑,在这之前早已在春节五福活动中进行了数次预演,参与用户也是过亿。想必在你不经意间,就已经体验过了。
加入这些公司还能参与到全球热点大事件,看热闹的同时,顺便工作赚钱了,说实话还挺香的~
所以说,应届生们要是没有收获大模型明星公司的Offer也不必焦虑,这些场景公司更具潜力,也值得期待。
再说,现在技术发展得这么快,已经涌现出不少场景公司,他们正全力拥抱AI,快速成长。之后的就业选择只会更多,机遇也会更多。
比如蚂蚁还推出了顶尖技术人才培养项目“蚂蚁星”,聚焦人工智能、隐私计算、安全技术等核心技术领域,每年从全球知名高校中招募顶尖应届博士毕业生,和少量学术成果卓越的应届硕士毕业生。
他们主要集中在蚂蚁技术研究院、蚂蚁集团AI创新研发部门NextEvo,从事AI领域前沿技术研发。入职起点为13级,比其他校招生起点职级高1-3级;入职年度薪资包100万起步,上不封顶……
总之,AI时代里,属于年轻人的新机遇正在纷至沓来了~
— 完 —
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