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新邀入驻腾讯云开发者社区，福利多多！

如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

本研究评估了先进多模态基础模型在 10 个数据集上的多样本上下文学习，揭示了持续的性能提升。批量查询显著降低了每个示例的延迟和推理成本而不牺牲性能。这些发现表明：利用大量演示示例可以快速适应新任务和新领域，而无需传统的微调。

吴恩达团队新作！

今天分享一位好朋友过去一年在各个大厂和初创大模型公司实习的经历，现在大模型是风口，他的眼光和思考都值得我们认真体会和学习~

我为什么不看好LLM——记过去一年实习经历有感

马太效应，一种强者愈强、弱者愈弱的现象，广泛应用于社会心理学、教育、金融以及科学领域。

薪资的马太效应

今天给大家分享一位好朋友的六年量化程序开发历程，最后他的策略实现了很高的收益，身边有很多朋友也都是主业码农，副业量化，这种搭配是现在非常流行的，量化代码给大家放在了文章末尾，看完后希望对你有所启发与帮助~

公开代码，我的量化程序的开发历程！

梦中情司，自己海投了N多次，写了N多次小作文都没回复，最后靠大佬朋友内推才有了面试机会。先手动感谢下大佬。是onsite挂掉的，记得当时等HR回复那几天很煎熬（有点体会到舔狗那种心理了。。。）。面经好像不太方便发，这里记录一下自己一些体会吧。

OpenAI，面试总结，挂了...

预训练语料超2万亿tokens（GPT3.5只有3000亿tokens），幻觉、超长文本任务处理实测问题超过GPT4，腾讯云、广告、微信搜一搜、小程序等多个生态已经接入测试……的确给出了一张令人耳目一新的答卷。

腾讯交卷了！很争气 。。。

最近大模型创业十分火热， 身边很多朋友不是转做大模型，就是投身到大模型的创业浪潮中去了，下面给大家分享华为天才少年、现在是一名创业者的李博杰对于大模型创业的十个灵魂拷问，让我们一起来看看。

AI 大模型创业的 10 个灵魂拷问

英伟达最新财报显示，这一季度总收入与同年同期相比不仅翻倍，净利润更是暴涨843%。

黄仁勋，这次真的赢麻了！

最近，借助 LLM 强大的理解与生成能力，结合基础大语言模型，使用LLM来帮助查询扩展 诞生了！

谷歌全新PaLM-2，效果并未超越GPT-4！

多任务模型中各个任务难以调参、收敛、效果平平，是一件令人头疼的事情。有没有什么可以令人省心省力的“自适应”方法呢？笔者浏览了一些最近的顶会文章，读了一些相关文章，今天挑选一篇分享给大家~

Facebook出手！自适应梯度打败人工调参

今天给大家分享一位23届普通双非硕士参加腾讯、百度和京东等大厂的日常实习经历，最终斩获百度算法岗实习offer，面经干货十足，希望能帮助到即将面试的小伙伴们，以下为原文。

从普通双非到百度算法岗，优秀！

今天给大家分享一篇小伙伴的算法岗秋招总结文章，作者的背景是：1个腾讯实习、4个比赛、2个项目、1篇CCF-A二作和CCF-C一作，虽然网易、快手和百度都挂了，华为还在池子里，但最终拿下腾讯和字节的offer，希望能帮助到下半年准备秋招的小伙伴们，以下为原文。

秋招被虐，最终拿下腾讯和字节offer！

你好，我是对白，清华计算机硕士，BAT算法工程师，拿过8家大厂算法岗SSP offer。

我组论文获得ACL 2022最佳论文奖！

计算机视觉的顶会顶刊！

在深度学习革命进程中，计算机视觉依托大规模数据集ImageNet，在图像分类、目标检测、图像生成等多个任务都表现出惊人的性能，甚至比人类的准确率还要高！

CV未来，路在何方？李飞飞指路！

今天给大家分享一位22届双非学弟拿到字节offer后的复盘与反思，从他的字里行间可以看出他是一位目标感很强的人，有付出就会有回报，以下为原文。

从双非硕士到大厂工作，优秀！

ACL2022最近发表了一篇有关于信息抽取的模型UIE，它开创了基于Prompt的信息抽取多任务统一建模方式，并在实体、关系、事件和情感等4个信息抽取任务、13个数据集的全监督、低资源和少样本设置下取得了SOTA性能。

强的离谱，13个数据集上SOTA，Prompt杀疯了！

你在互联网的每一个访问，都是从一个「IP地址」到另外一个「IP地址」，从协议的原理决定了，通讯的双方必然知道对方的IP地址。因此，你访问网站，网站就一定知道你访问它时使用的IP地址，这个功能与定位权限没有关系。

关于 IP 属地的一些科普

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