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    Canada(加拿大)

    • Wenhu Chen-UWaterloo

    China(中国)

    Hong Kong(香港)

    • Jiaya Jia-CUHK(贾佳亚团队-香港中文大学)
    • Tien-Tsing Wong-CUHK(黄田津团队-香港中文大学)
    • Dong Xu-HKU(徐东团队-香港大学)
    • Qifeng Chen-HKUST(陈启峰团队-香港科技大学)

    Mainland(大陆)

    • Liefeng Bo-Alibaba(薄列峰团队-阿里巴巴公司)
    • Yanwei Fu-FDU(付彦伟团队-复旦大学)
    • Wangmeng Zuo-HIT(左旺孟团队-哈尔滨工业大学)
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    • Bin Cui-PKU(崔斌团队-北京大学)
    • Jian Zhang-PKU(张健团队-北京大学)
    • Bo Dai-Shanghai AI Laboratory(戴勃团队-上海人工智能实验室)
    • Hui Huang-SZU(黄惠团队-深圳大学)
    • Xintao Wang-Tencent(王鑫涛团队-腾讯公司)
    • Gang Yu-Tencent(俞刚团队-腾讯公司)
    • Jun Zhu-THU(朱军团队-清华大学)
    • Yebin Liu-THU(刘烨斌团队-清华大学)
    • Chunhua Shen-ZJU(沈春华团队-浙江大学)

    Germany(德国)

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    Israel(以色列)

    • Daniel Cohen-Or-TAU
    • Tali Dekel-Weizmann Institute of Science

    Italy(意大利)

    • Rita Cucchiara-UNIMORE
    • Nicu Sebe-UniTn

    Singapore(新加坡)

    • Chen Change Loy-NTU
    • Ziwei Liu-NTU
    • Tat-Jen Cham-NTU
    • Mike Z. Shou-NUS
    • Xinchao Wang-NUS

    South Korea(韩国)

    • Jong Chul Ye-KAIST
    • Jaegul Choo-KAIST

    Switzerland(瑞士)

    • Luc Van Gool-ETH Zurich

    United States(美国)

    • Richard Zhang-Adobe
    • Jun-Yan Zhu-CMU
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    2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年,一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现,很容易混淆,甚至把人搞懵。LLM:Large Language Model,即大语言模型,旨在理解和生成人类语言。LLM的特点是规模庞大,包含成百、上千亿的参数,可以捕捉语言的复杂模式,包括句法、语义和一些上下文信息,从而生成连贯的、有意义的文本。ChatGPT、GPT-4、BERT、文心一言等都是典型的大型语言模型。 找寻的岗位:CV、数据分析NLP和RS、物联网、大数据开发、java开发、C++开发岗位、测试岗 也会统计——用于判断是否需要学点NLP和RS,投投这个领域的。万一NLP尤其是大模型领域岗位特别多,那我就应该学一学,去撞撞运气实习的只会记录岗位的名字——用于判断现在实习生招什么岗位需求大,要是未来实在找不到工作,先找个实习,积累点项目经验也是一条退路。 本系列是结合AI搜索技术所得素材然后 整理 笔记而成。所有问题答案均由AI提供初稿,而后修缮而成。担心提供错误答案怎么办?每个问题回答后面我都会放上原文的链接,方便大家深度阅读。我会尽量根据自己的判断,审核一下AI的回复做点修正,如有纰漏尽情谅解。另外有覆盖不到的问题,尽情留言,我可能不会逐一回复,但一定会在下期 更新 。
 
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