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a16z最新揭秘：成功的初创公司是如何将顶尖人才收入麾下的

ache Spark 的云端数据工程和机器学习平台。 - Cloudflare：全球领先的网络安全和性能优化公司，提供内容传输网络（CDN）、防火墙、DDoS 攻击保护等服务。 - CrowdStrike：全球领先的网络安全公司，专注于提供端点安全解决方案和威胁情报服务。 01.阿里·戈兹（Ali Ghodsi），Databricks CEO “我们所做的一件事就是去回想 2013 年公司刚成立时我们是怎么做事的。我认为现在的情况是，很多聪明的人创造了出色的产品，但是后面你去做首席执行官，去做了其他的事情。而现在公司里没有人实际上能够复制你早期的行动。 “当你成为一家大公司时，周期变得如此缓慢。你在公司稍微扩大一些时招聘的 99% 的人是 1 对 100 或 1 对 1000 的人。他们不是从零到一的人。所以你需要再次为新产品创造从零到一的环境，然后雇佣那些能够应对各种挑战并积极进取的人。他们可能会做一点产品管理，指导一些代码，获取客户反馈并快速迭代。” “我们试图回去找那些在 Databricks 创建项目的博士。我们从大学中聘请他们，并给予他们这种混合了产品和技术的领导角色，他们与少数客户合作并为他们构建东西。在 Databricks 建立任何软件都有巨大的额外负担——主要包括各种合规性和安全性要求——所以我们尽可能地让这些人免除这些事情，以便他们可以孵化。然后我们让他们非常紧密地工作，使我们的一些客户非常成功。一旦我们为一家公司找准了某件事，我们就开始向更多和更多的客户应用，然后我们从中构建产品。 “有些人失败了，但那就是生活。如果你运营精益并且高度迭代，这是可以接受的。” 你必须对员工怀有很多同理心；你不只是想成为一个没心的首席执行官。必须始终意识到真相，不要对自己撒谎。你必须理解使公司成功的优先事项，然后做出相应的决策。有时候，人们会对自己撒谎或混淆优先事项，比如说：“我有一个联合创始人担任首席运营官，我们一直是好朋友。如果他辞职，可能会带走其他人，对我们的企业文化可能会有不好的影响，并且会在媒体上产生负面影响。但你必须从第一性原理出发：你是否拥有一支出色的团队，能够赢得这个市场？如果没有，你必须为公司的最大利益而行动。对我们来说，正确的做法是更换整个高管团队。你不能围绕人员构建组织架构，除非是那个创造了整个产品并仍在负责所有事情的天才。对于其他每个人，你必须从长远的角度为公司做出正确的选择。 02.马修·普林斯（Matthew Prince），Cloudflare CEO 在 Cloudflare 之前，我和其他两个人一起创办了一家公司。当我在寻找联合创始人时，我找的是那些我信任的人，那些我在社交时愿意与之共度时光的人。所以我确实是和两位高中的搭档一起创办的公司。我们都有点书呆子气质，我们都有技术背景，我们都有法律背景，我们三个人年纪差不多，都在彼此身边长大。我们一直在为谁真正负责而争执。因为，归根结底，我们都可以做彼此的工作。如果是维恩图，我们所有人的圈子都是完全重叠的。所以当我在考虑创办另一家公司时，我首先做的就是寻找那些在社交上距离我较远，但在我擅长的事情上却能相互补充的人。米歇尔和我是商学院的同学。但我开玩笑说，如果她邀请 40 个人来参加她的生日聚会，我可能不会收到邀请。如果她邀请50个人，我可能会收到——就在那个范围内。我们在将世界分割成各种部分方面做得非常好。我们的第三位联合创始人，李·霍洛韦（Lee Holloway），是技术天才。米歇尔是确保一切进展顺利的人。我像 P. T. Barnum 一样说：“我们往那边走！”当你创办公司时，需要覆盖的面积如此之大，你希望创始人的圈子有一点点的重叠，这样你们可以进行交流，但你希望这种重叠尽可能地小，以便你能覆盖尽可能多的面积。 03.米歇尔·扎特林（Michelle Zatlyn），Cloudflare COO 当你开始扩大规模、获得真正的收入并开始建立领导团队时，创始人们经常犯的一个错误是不雇佣在某个领域比自己更优秀的高管，因为担心自己会被解雇。你担心投资者会说，例如：“这个人在销售方面比我更强，也许他们会解雇我，然后让那个人接管。”但实际上，雇佣一个没有互补技能的人，是最快被解雇的方。你想要的是在这些领域比你更出色的高管。事实是，每个人都希望你留下并取得成功。因为由创始人领导的企业在那个规模上的表现优于那些必须引入的外部专业经营者。 “在早期阶段，你必须找到聪明的方法，因为你无法在竞争中投入更多资金。你必须找到一些比别人做得更好的事情。作为创始人，你可以有个性，你应该让你的个性闪耀出来。例如，在我们的博客上，Matthew 名下的所有内容都是他亲自写的。他没有幕后写手，他亲自动笔。我们的首席技术官，也是 Cloudflare 的第 20 位员工，也是一位非常优秀的作家。我们的博客上有极高质量的技术内容，吸引了其他擅长写作的人来加入我们。他们会问：“我能写博客吗？”我们回答：“是的，请写。技术性和书呆子风格的内容越多越好。”我们有一些非常优秀的人才，如果不是因为让他们在我们的博客上讲故事，我们可能无法雇佣到他们。一旦我们意识到博客是一项资产，它就成为了一个自行运转的推动力。” 04.乔治·库尔茨（George Kurtz），CrowdStrike CEO 在我心里，我每天都重新雇佣每个人。对于包括创始人在内的人们来说，很难做出让一个你认识了很长时间的人离开的决定。但现实是，你必须让人们离开。如果他们在当前的角色中不适合，你希望为他们找到一个不同的角色或者一个不同的位置。或者，在公司规模达到 100 人时他们可能适合，但当公司规模扩大到 1,000 或 5,000 人时，他们可能不再适合公司。所以我有一个简单的原则，那就是：根据我今天对一个人的了解，如果今天再次招聘他们来担任那个角色，我会雇佣他们吗？这是一个非常简单的公式。这可能听起来有点冷酷，但我从来没有后悔过因为让人离开得太早。事实上，我总是后悔等待得太久。你必须真正关注他们是否能够适应当前的规模，并且是否适合今天的情况。如果不适合，要么在公司内为他们找到一个不同的岗位，要么在他们离开时给予尊重和慰问。对我来说，其中一个重要的教训是，帮助你走到今天的人不一定能帮助你走到明天。公司必须经历不同的增长阶段，随着公司的扩大，你必须随时间做出一些艰难的选择。很多公司在国际扩张时，只是简单地在外国城市派遣一个销售人员和一位工程师，然后看看情况如何。但这样做的挑战是你没有足够的动力。我们也做过一些类似的尝试，但后来我们决定，“如果我们要进入一个城市，就要大手笔投资。我们会派遣一大批人员到那里，提供支持和市场推广，为了成功，我们要在那个领域有一定的影响力。我们不会进入一百个城市。”所以，现在我们的国际业务占公司总业务的30％，这与许多大公司的情况类似，但我们希望达到五五开的比例。但我认为其中一个重要的教训是：不要试图分散国际扩张的力量，而是要抓住重点。第二个教训是，在其他地理市场，很多人都希望成为总裁，他们来了就表现得很威风。不要雇佣这样的人。你真的需要雇佣那些愿意亲自动手、开展工作、扫地等等的人。随着时间的推移，他们可能不是合适的人选，但你必须在正确的时间雇佣合适的人，而不是像我们的情况一样，雇佣那些想成为日本地区的 CrowdStrike 皇帝的人。来源：金色财经

金色财经2023-07-13

Mingle land—来自吉卜力的团队,要打造“AI宫崎骏”?你以后看的动画片可能不再是人画的!

开放元宇宙。该生成式AI工具利用先进的机器学习和生成对抗网络（GAN）算法，提供NFTs角色引用、动画生成、角色替换等功能，以助力用户围绕Mingle land世界参与内容和商业扩展等。通过Web3技术的应用，实现生态内的IP角色资产化，权益通证化。其结果是一个由社区共建的，支持无限扩展的“AINFTGC+Open world”文化生态。也就是说Mingle land并不仅仅是一个工具，而是一个以AI为基础，结合区块链技术，动漫到游戏作为交付方式，构建一个由用户参与创作、扩展、治理的一个文化生态。其创造的角色不再停留在呆板不变的剧情中，而是可以根据用户或第三方商业公司的想象力无限扩展剧情和商业场景。如果说传统的IP是依赖粉丝消费支撑商业开发，那么Mingle land则是把两者都交给了AI和用户完成。而Mingle land打造的开放世界，则剑指《原神》，虽然官方并未就此计划披露过多的信息，但是从资料来看，Mingle land打造的开放世界，是一个完全开放的平台，用户和第三方商业公司可以在其授权的地图上开发副本和其他娱乐设施，而用户的资产则全部在区块链上进行认证，也就是说，用户的资产不再是其服务器中的一个数据条目，而是一个可以自由流通，永不增发的虚拟资产。从Mingle land披露的计划和研发成果来看，这是融合AI和区块链技术的一种全新商业形态。或将改变动漫产业IP僵化，创作成本高昂，创新力不足的问题。来源：金色财经

金色财经2023-07-12

Web3人工智能平台yPredict的产品推出持续强劲　$YPRED预售正朝着300万美元的目标迅猛发展

规则的能力。最近的一项研究表明，基于机器学习的大型语言模型（LLMs）如ChatGPT可以预测股票价格的变动。人工智能模型可以分析大量的价格数据，识别出人眼无法察觉的趋势。优秀的模型可以为交易者提供有价值的市场优势。而yPredict正希望为交易者提供这样的优势。根据该初创公司的Litepaper，yPredict正在“构建一家先进的加密货币研究和交易平台，为交易者和投资者提供数十种基于人工智能的信号、突破、模式识别和社交/新闻情感特征”。该平台的技术采用了由顶尖1%的人工智能开发者和量化分析师构建的最先进的预测模型和数据洞察。对于那些对该平台的早期形式感兴趣的人，yPredict已经推出了测试版，可以在此处加入等待列表。 yPredict的旗舰产品是其加密货币分析和交易平台的加密货币价格预测系统。最棒的是？该系统将始终对所有用户免费开放 – 价格预测将公开提供，并且无需登录即可查看，项目的白皮书解释道。 yPredict表示保持价格预测系统免费的动机是因为它将“为（更广泛的）yPredict生态系统提供流入流量的源泉”。的确，尽管其价格预测系统被誉为行业的游戏规则改变者，但yPredict为投资者提供的远不止加密货币价格预测。点击这里访问yPredict 除了其革命性的价格预测系统，yPredict还正在建立一个由人工智能驱动的模型，该模型将提供无与伦比的洞察力，帮助投资者找到下一个100倍的另类币。 Alt_Pump_001将通过每月1000美元以上的订阅方式提供。然而，对于购买至少500美元的$YPRED代币的预售买家来说，这一前沿工具将完全免费。准备好使用这一革命性工具，获取宝贵的市场洞察力，让您能够做出明智的交易决策。 $YPRED – 具有最公平代币经济模型的最佳人工智能实用代币？一些观察家认为，yPredict的$YPRED加密代币是目前市场上最好的人工智能实用代币之一。 $YPRED代币基于Polygon区块链发行，意味着低Gas费用和快速交易，并成为yPredict革命性人工智能交易平台的经济支柱。此外，要使用yPredict的高级功能，新用户需要支付以$YPRED计价的订阅费用。其中10%的费用将分配给现有的$YPRED代币持有者。这将鼓励 $YPRED 投资者持有，因为他们受益于被动收入流，从而减少市场的抛售压力。而且这并不是$YPRED持有者可以从中获益的唯一被动收入来源，持有者还可以将其代币质押在池中，以获得每月的奖励。 yPredict的AI交易平台采用免费和付费会员模式。会员分为免费、活跃和专业交易者三个级别。在公共预售中，总共1亿个代币中的80%将向投资者开放。分析师因此将yPredict的预售称为目前市场上最公平的之一，因为许多其他预售项目将大部分代币供应留给内部人士。其余20%的代币分配给流动性（10%）、资金库（5%）和开发（5%）。根据yPredict的代币经济模型，拉盘（rug pull）的动机大大降低。并且由于加密社区成员能够在项目的早期阶段获得如此大的代币供应，投资者将不必担心未来可能会对价格产生负面影响的大规模内部人士代币供应释放。投资者可以使用 ETH、MATIC 和 BNB 购买 $YPRED。有关更多信息，请观看如何购买视频。点击这里访问yPredict预售原文内容：Web3人工智能平台yPredict的产品推出持续强劲　$YPRED预售正朝着300万美元的目标迅猛发展

Business2Community2023-07-11

AI可怕一幕！全球9大“人形机器人”齐聚：有潜力超越人类领导力、不保证永远不说谎

远超过学术发展。2014年时，最重要的机器学习模型都是在学术界发布的。2022年，业界产生32个重要的机器学习模型，而学术界仅产生3个模型。报告指出，与AI滥用相关的事件数量也在增加。它引用数据追踪器指出，自2012年以来，AI事件和争议的数量已猛增26倍。亿万富翁马斯克(Elon Musk)对AI的负面后果发出了警告，在2月15日的迪拜世界政府峰会上，他表示AI是“我们需要非常关注的事情”。马斯克称其为“文明未来面临的最大风险之一”，并强调此类突破性技术是一把双刃剑。

小萧2023-07-11

万亿AI芯片总舵主英伟达出手收购！纳指100ETF（159660）上涨0.34%！机构：建议长线关注美股科技板块！

iML， OmniML是一家专门从事将机器学习模型缩小到边缘设备的公司，英伟达收购OmniML有望加速AI在边缘设备的使用。科技股涨跌不一，PayPal大涨3.73%，博通、Moderna、Booking等均涨超3%，爱彼迎、高通涨超1%；谷歌、亚马逊跌超2%，特斯拉、苹果跌超1%，英伟达跌0.76%。热门ETF方面，主打低费率的纳指100ETF（159660）今日小幅上涨0.34%，处于20日均线上方！福利提示：纳指100ETF管理费0.5%/年，托管费0.15%/年，明显低于市场主流费率！统计截至2023.7.11下午13:33 值得注意的是，纳指100ETF（159660）昨日获得资金净流入，近5日吸金合计近2200万元，资金加速布局态势明显！根据统计，今年以来美股纳斯达克市场表现优异。截至7月10日，纳斯达克指数年内涨30.76%，纳斯达克100指数更是涨幅37.53%，领涨全球主要指数！天风证券认为，微软2023财年第四季度季报和英伟达2023财年第二季度季报可能会使AI重新定价，云计算已经是新的大周期开始，并相信下半年微软有望首先受益于AI用户增长，而整个海外云计算板块的收入增速上修和Gen-AI产品推出或紧密相关，从而也拉动CAPEX指引的上移，标志未来云计算周期的开始。国金证券也表示，建议长线关注美股科技板块。美国以激进财政政策部分抵消紧缩货币政策的影响，经济衰退预期有所修正，尽管“鹰派”言论层出，但CPI指标超预期放缓，市场风险偏好抬升。展望后市，美股中与“AI”相关的科技股仍有望具备较强的上行动能。根据方正证券的统计，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数年化收益率分别为13.5%、10.3%和9.2%。分解来看，盈利稳定增长是美股长牛的根基，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数盈利年化增幅分别为14.3%、8.7%和6.3%。数据来源：Wind，方正证券纳指100ETF（159660）跟踪纳斯达克100指数，在人工智能的时代浪潮之下，目前全世界AI领域布局和积淀最领先、最深厚的科技巨头仍然集中在纳斯达克，比如微软、谷歌、英伟达、Meta等等，这些AI巨头无一例外都是纳斯达克100指数的前十大权重股，纳斯达克100指数前十大权重占比超59%，龙头属性集中。纳指100ETF（159660）管理费0.5%/年，托管费0.15%/年，明显低于市场主流的费率结构，费率优势明显，省到就是赚到。（风险提示：以上指数成份股仅作展示，不代表任何形式的个股推荐！）【始于纳斯达克，更胜于纳斯达克！】根据公开资料，纳斯达克指数包含100家在纳斯达克上市的非金融公司，纳斯达克市场自诞生以来成功孵化出了一大批科技巨头，被广泛认为是培育创新型、科技型、成长型公司最成功的投资市场之一。作为纳斯达克市场的旗舰指数，纳斯达克100指数长期涨幅明显跑赢纳斯达克指数。自1991年起，纳斯达克100指数30多年来年化收益14.13%，明显高于纳斯达克的11.65%。（数据来源：Wind，截至2023.6.30）数据来源：Wind，统计区间1991.1.1-2023.6.30 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。基金的过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金财产，但不保证投资于本基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人应当仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》及《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。纳指100ETF属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于纳斯达克100指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-07-11

猎聘AIGC就业趋势大数据：平均年薪超40万，人才需求是三年前同期的5.6倍，35岁不再是招聘红线？

习、自然语言处理(NLP)、机器视觉、机器学习的招聘平均年薪均超50万；算法工程师位居第六，为45.05万。这十大职能招聘薪资普遍较高，尤其技术类职能更具优势，这与AIGC正值风口、进入门槛高而人才稀缺密切相关。 4）京沪AIGC职位最多，北京AIGC职位招聘平均年薪超47万居首在近一年AIGC新发职位城市分布TOP10中，北京、上海职位最多，占比位居第一、第二，为22.21%、20.37%。深圳、杭州位居第三、第四，占比为11.75%、10.15%。广州、苏州以3.90%、3.84%的占比位居第五、第六。在这TOP10城市的招聘平均年薪方面，北京、深圳、南京、上海位居前四，分别为47.19 万、46.35万、43.06万、42.74 万。杭州、广州以39.44 万、37.50万的招聘平均年薪位居第五、第六。出门问问创始人兼CEO、前Google总部科学家李志飞告诉猎聘，AIGC工具属性重构知识创作类内容的工作流，为AI行业带来全新的可能性和商业模式，对于内容制作的降本提效为规模化生产构建市场增量。AIGC将会赋能千行百业，目前对媒体、广告、影视、游戏、电商、教育、金融、医疗等行业帮助较大。在猎聘AI技术负责人莫瑜看来，由于AIGC的技术助攻，将会有越来越多的小规模企业诞生；而职场中会出现更多数字员工，承接更细化的分工，提升组织的专业度和稳定性，从而进一步推动业务探索和迭代效率的提升，这使得以往需要更大规模协作才能实现的业务，现在小团队或单兵作战就能胜任。 AIGC招人门槛分析 1、要求3-5年经验的职位占比超36%， 5-10年经验的人才需求同比超70% 从近一年AIGC新发职位对工作经验的要求分布来看，3-5年工作经验的职位最多，占比36.23%；其次是5-10年工作经验，占比23.29%。AIGC对5-10年的人才需求增长最快，近一年同比增长70.75%；3-5年经验的AIGC人才需求增速位居第二，同比增长57.61%。可见，AIGC招聘方更青睐有一定工作经验的从业者。 2、AIGC对高学历人才更为渴求，博士人才需求同比增长超100% 近一年，AIGC和AI新发职位对本科人才需求占比为70.80%、70.43%。在对高学历需求方面，AIGC明显高于AI，前者对硕博的需求占比合计21.56%；后者为14.24%。AIGC对博士人才更为渴求，其需求在各学历中增长最快，近一年同比增长108.11%。总体而言，AIGC的学历门槛比AI更高。 3、AIGC企业感兴趣的人才分析 1）AIGC企业最有好感的职能：算法工程师在近一年AIGC相关企业主动沟通的人才三级职能分布TOP10中，算法工程师以10.83%的占比领先；产品经理位居第二，占比3.37%。自然语言处理(NLP)、智能网联工程师排名第三、第四，占比为2.38%、2.16%。可见，算法工程师最受AIGC企业青睐。 2）AIGC企业对科技大厂人才最有兴趣，触达的人数中以华为背景的居首从近一年AIGC企业主动沟通的人才来源公司分布TOP5来看，华为位居第一。位居第二至第五是百度、腾讯、字节跳动、美团。华为公开宣布的使命是“构建万物互联的智能世界”，这注定了华为拥有较多的数字化、人工智能、5G相关人才，这些都是AIGC需要的重点人才。百度、腾讯、字节跳动、美团近年均布局了AIGC相关业务，因而他们培养的人才较受AIGC企业的欢迎。 4、进入AIGC需要的硬技术和软能力据李志飞介绍，进入AIGC需要具备的硬性技能包括：熟悉机器学习和深度学习的基本原理和算法；了解自然语言处理的基本概念和技术，包括文本分析、文本生成等；具备良好的数据处理和数据分析能力，包括数据清洗、特征工程等；具备良好的编程能力，熟练使用Python、Java、C++等编程语言，以及良好的软件工程能力，包括版本控制、代码规范、测试和调试等；在软性素质方面，需要创新思维，不断探索新的技术和应用；同时需要解决问题、沟通和团队协作的能力。 AIGC人才储备分析 1、近一年AIGC领域25岁以下人才同比增长最多，超60% 近一年AIGC整体人才同比增长为19.53%。分年龄段来看，30岁以下人才占比从此前的31.64%增加到35.61%，数量较上年增长了31.70%；其中，25岁以下的人才数量上同比增长61.90%，在各年龄段中增长最多；25-30岁的人才数量上较上年增长了27.62%。可见，AIGC的人才中年轻人有明显增多趋势。尽管如此，30-35岁的人才仍然占比最多，为35.77%。 2、AIGC人才学历背景优于AI，硕博占比近45% 在近一年AIGC人才学历分布中，本科占比最多，为48.49%。硕士、博士占比分别为42.20%，2.79%，合计44.99%；而AI人才中本科占比为54.09%；硕博占比合计23.90%（硕士22.32%，博士1.58%），远远低于AIGC。这表明AIGC人才教育背景优于AI。 3、京沪AIGC人才最多，合计近50% 在近一年AIGC人才城市分布TOP10中，北京、上海位居前二，占比为26.01%、23.34%，合计为49.35%。深圳位居第三，占比为11.90%。杭州、广州以5.78%、5.27%的占比位居第四、第五。杭州是互联网重镇，又是好几个互联网大厂的总部，同时还有不少AI相关企业，因而AIGC人才储备相对较多。 4、AIGC人才高学历、资深从业者薪资更高 1）AIGC人才平均年薪超40万，博士平均年薪超75万近一年AIGC人才平均年薪为40.12万元，比AI（27.93万）高12.19万元。AIGC人才的薪资与其学历的高低成正比，大专、本科、硕士、博士学历平均年薪逐级升高，分别为25.11万、35.82万、44.33万、75.86万。 2）AIGC人才满15年经验后薪资迎来大爆发，平均年薪超67万 AIGC人才薪资与从业经验呈水涨船高的态势。5年以下的AIGC人才平均年薪不足26万；5-8年突破30万大关，达到32.77万；10-15年经验的AIGC人才平均年薪逼近50万，为49.03万；15年以上的AIGC人才平均年薪高达67.41万。从这点而言，经验就是财富。 5、AIGC人才来源分析 1）来自互联网行业的人才占比居首，互联网大厂人才比重较高从近一年AIGC人才上份工作所在的二级行业分布TOP10来看，来自互联网行业的人才最多，占比12.67%；计算机软件和整车制造位居第二、第三，占比为9.78%、9.47%。AIGC人才上份工作所在的公司TOP5依次是字节跳动、华为、阿里巴巴、百度、腾讯，与AIGC企业主动沟通的人才公司分布TOP5有四家重合，这进一步印证了具备高科技大厂的从业经历更易进入AIGC领域。 2）上份工作从事产品经理和算法工程师的人最多从近一年AIGC人才上份工作的三级职能分布TOP10来看，产品经理和算法工程师位居前二，占比为6.91%、5.35%。其他职能的占比均小于5%。李志飞指出，AIGC领域中计算机相关学科背景的人才较多。但由于AIGC对人才的需求越来越多元化，除了需要传统的计算机科学和数据科学方面的人才，AIGC还需要具备AI模型优化、自然语言处理、机器人操作系统等方面知识和经验的专业人才。在出门问问对AIGC人才遴选偏好方面，李志飞提到，他们更倾向于既能看得懂论文、能编代码，又愿意做实验，不只是纸上谈兵的人。“除了个人背景，我们更看重个人素质，聪明度、价值观、对事情的执着和热情。” 投递AIGC的人才求职行为分析 1、近一年投递AIGC的人才同比增长超270%，是投递AI人数增速的13倍由于AIGC在全球范围内升温，投递该领域的人才呈激增态势，投递人数增速远超AI。猎聘大数据显示，近一年投递AIGC的人才同比增长274.73%，其增速是同期投递AI人数增速（21.09%）的13倍。 2、投递AIGC领域自然语言处理和产品经理的人最多，占比合计近20% 从近一年AIGC收到投递人数最多的三级职能分布TOP10来看，位居前三的职能为自然语言处理(NLP)、产品经理、算法工程师，占比为9.35%、9.30%、8.15%。值得注意的是，内容运营和新媒体运营也跻身TOP10之列。从显性影响上来看，AIGC对于内容和新媒体的帮助较大，因而相关岗位对求职者而言较有吸引力。 3、求职AIGC的人才所投递的公司：互联网与人工智能公司占据大半江山在近一年投递发布AIGC职位的公司的人数分布TOP10中，互联网大厂占据四席，其中百度、阿里、字节跳动、腾讯分别位居第二、第五、第六、第八。其中，计算机硬件公司鸿合科技位居第一；AI公司商汤科技、聆心智能及AI机构粤港澳大湾区数字经济研究院（福田）位居第三、第七、第十；互联网公司昆仑万维位居第四。制造业公司三一集团位居第九。由此可见，求职者投递AIGC职位的人数集中于互联网和人工智能类公司。在AIGC强大的技术威力面前，不少职场人对如何保住“饭碗”而深深担忧。李志飞指出，AIGC最容易替代的职业有两类，一类是在电脑上即可完成工作闭环，并且工作内容存在大量重复环节的职业，如基础美工/设计；另一类是易于标准化的职业，如采用固定话术的客服、营销文案等。而最不易被取代的是那些需要面对面互动和依靠身体技能的职业，如泥水匠、电工、机械师等手艺人，以及美发师、厨师、医生和护士等服务人员。李志飞建议职场人应有意识地培养AIGC难以取代的技能，比如创新思维、解决复杂问题的能力以及人际交往等技巧。莫瑜认为内容从业者大可不必对AIGC谈虎色变，因为高品质、深度而专业的内容始终是稀缺品。在他看来，容易基于数据优化的工作（如初级翻译）的可替代性较高，而需要与人有强情感交流、精细化工作、强创意类和复杂决策类工作（如心理医生、CEO）的可替代性则较低。 AIGC在淘汰一批旧的职业的同时，也必然带来新的机遇。猎聘高级职场顾问建议职场人不必如临大敌，而是以开放的心态积极拥抱AIGC，利用AIGC加强自己的职业长项，拓展自身能力的宽度，提升个人工作效率和质量；保持终身学习的心态应对外界变化，让自己在任何时代都具有更高的价值和竞争力。

金融界2023-07-11

先进的X.AI技术XDoge官网正式开启空投序幕

平台会收集大量图片数据构建数据集，通过机器学习的方法，训练神经网络模型,让计算机学习如何生成图像，输入一些关键词或者画一些草图，让计算机基于已经训练好的模型来生成图片。 X.Doge未来趋势 X.Doge 生态系统会为用户免费提供NFT生成技术，这样可以让更多的人知道我们，或者加入我们。在社区团队的推动下，会让X.Doge变的不一样。 X.Doge虽然是一个免费开放的X.AI平台，但是超过一段时间过后，还需要一直使用X.Doge平台，你将需要持有X.Doge 激活X.Doge平台使用，通过一个月，两个月过后.X.Doge将从100倍变成1000倍，5000倍甚至10000倍。我们会不断的去完善我们X.AI机器人让他更加智能，利用先进的人工智能技术、用户很好的使用体验和基于NFT市场强烈需求并培养一个蓬勃发展的加密社区。来源：金色财经

金色财经2023-07-09

诺德基金：认识AI三要素之人工智能“发动机”——算法

理的算法在面对复杂问题时面临困难，随着机器学习的兴起，人工智能算法开始采用统计方法，取得了在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务上的重大突破。然而，直到2011年深度学习算法的突破，人工智能技术才真正迎来了快速发展。深度学习算法通过多层神经网络模型和大规模数据训练，实现了更准确的预测和决策能力，这种方法在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了突破性的成果，并推动了人工智能技术的发展。那么，机器学习和深度学习两类方法有什么不同呢？接下来，就让诺德基金小编来给大伙一一介绍！ 2、机器学习与深度学习有何区别？我们先梳理下机器学习和深度学习之间的关系：简单来说，机器学习是人工智能中很重要的一个学科，而深度学习则是机器学习的一个分支。图：人工智能、机器学习和深度学习之间的关系资料来源：人民中科《解析：人工智能、机器学习与深度学习的关系》机器学习实现的是让计算机透过大量的数据或以往的经验来学习，不断优化计算机程序的性能，实现分类或预测等功能。而深度学习是一种模仿人类大脑神经网络结构的机器学习方法，它可以从大量的数据中自动地提取特征和规律，并且不断地优化自己的性能。深度学习和传统机器学习最重要的区别是前者的性能随着数据量的增加而增强。如果数据很少，深度学习算法性能并不好，这是因为深度学习算法需要通过大量数据才能很好地理解其中蕴含的模式，在这种情况下传统机器学习占据上风。 3、算法为何重要？人工智能在60多年的发展过程中，经历了三次大起大落，回顾人工智能发展的三次浪潮，可以发现：每一次浪潮的发展都始于算法的突破。当前ChatGPT爆火，人工智能取得了前所未有的成功，这主要得益于深度学习算法的突破。图：人工智能发展的三次浪潮资料来源：网络深度学习算法自2006年被提出后，通过快速发展解决了前两次人工智能浪潮中难以解决的问题。2016年，AlphaGo以4:1的战绩击败围棋职业九段选手李世石，标志着人工智能发展的重要里程碑。而算法的突破，离不开算力和数据量的提升。算法的训练过程需要进行大量的矩阵运算，这就需要大量的算力和数据进行支持，只有在算力充足、数据量足够大且具有多样性的情况下，模型才能更好地学习各种特征和模式。这也侧面验证了人工智能的发展是一个综合性的工程，只有算力、算法和数据同时提升，才能推动人工智能技术的发展。关于“算法”的知识，先和各位伙伴分享到这里。下期内容，小编将继续为大家分享AI三大要素中的“数据”要素。希望诺德基金小编的分享，能帮大家对AI有一个全面、立体的了解。我们，下期见~ 诺德基金介绍：诺德基金自2006年成立以来，坚持“以稳健的投资管理，为客户提供卓越的理财服务”的使命，秉承着“稳扎稳打、自我革新”的经营理念，崇尚“以人为本”的用人宗旨，以价值创造为根本出发点，以市场为导向，以客户为中心，努力为客户创造稳定且持续的“低风险收益”，从而获得客户的长期信任和托付，用实际行动践行“一诺千金、厚德载物”的企业文化。作为专业的资产管理公司，诺德基金管理有限公司始终坚持完备的风险控制体系，积极引进国内外各大领先的风险系统和方法，切实履行对投资管理人的信托责任，保护每一位投资者的切身利益，致力于打造一家富有独特竞争能力、受投资者尊敬的现代资产管理公司。一诺千金，以专业得信任；厚德载物，以品德共发展。这是诺德的承诺，更是诺德的宣言。参考资料：算法介绍：清华大学《我国算法治理政策研究报告》机器学习介绍：《人工智能简史》刘韩深度学习介绍： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1768826446834055846&wfr=spider&for=pc 机器学习与深度学习区别：《深度学习：主流框架和编程实战》人工智能发展的三次浪潮图片：出自中信建投证券研报，此文章引用https://mp.weixin.qq.com/s/qBCfOJxA9lMw6pHQJcpOeg

证券之星2023-07-09

空投｜最佳期待AI智能生成NFT平台——X.DOGE

平台会收集大量图片数据构建数据集，通过机器学习的方法，训练神经网络模型,让计算机学习如何生成图像，输入一些关键词或者画一些草图，让计算机基于已经训练好的模型来生成图片。 X.Doge未来 X.Doge 生态系统会为用户免费提供NFT生成技术，这样可以让更多的人知道我们，或者加入我们。在社区团队的推动下，会让X.Doge变的不一样。 X.Doge虽然是一个免费开放的X.AI平台，但是超过一段时间过后，还需要一直使用X.Doge平台，你将需要持有X.Doge 激活X.Doge平台使用，通过一个月，两个月过后.X.Doge将从100倍变成1000倍，5000倍甚至10000倍。我们会不断的去完善我们X.AI机器人让他更加智能，利用先进的人工智能技术、用户很好的使用体验和基于NFT市场强烈需求并培养一个蓬勃发展的加密社区。是的，这就是你一直在等待的那个。文本到图像使用 AI 来理解您的单词，并每次将它们转换为独特的图像。像魔术一样。来源：金色财经

金色财经2023-07-08

Meta百万美元年薪招人元宇宙高薪职业有哪些？

；需要熟练掌握至少一种人工智能技术，如机器学习，深度学习，计算机视觉，自然语言处理等，能够使用各种框架和库，如TensorFlow，PyTorch，OpenCV，NLTK等，能够设计和开发智能化的功能和服务。 Web3开发人员薪资：15-20万美元/年工作内容：Web3开发人员对元宇宙至关重要，他们负责元宇宙的所有区块链方面的底层技术，包括能实现在元宇宙中安全交易的系统，去中心化应用程序(Dapps)并编写智能合约。根据ZipRecruiter的数据，区块链开发人员的平均工资为15万美元/年，有些开发人员的工资甚至高达20万美元/年。技能要求：要找到一份Web3开发人员的工作，你应该了解区块链和密码学的基础知识。如果你打算在以太坊上编写智能合约，你应该了解Solidity。其他相关的编程语言有Python、Ruby、javascript、c++和c#。你还应该熟悉DSA。来源：金色财经

金色财经2023-07-08

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