應屆生如何擁抱AI紅利
春招季，AI話題依舊火熱。
這不，螞蟻集團今年的春招海報就是用AI技術輔助制作的。評論區里聊金三銀四招聘季投簡歷不易的，聊海報中傳遞的AI技術成果的，好不熱鬧。
如今大模型進展如火如荼，應屆畢業生想參與到AI這一時代進程中去也不難理解。
螞蟻集團為什么選擇在春招海報上放這幾個技術人呢？
我仔細了解一番后發現，這6張海報的背后其實有不少隱藏信息。所以畢業生們，我們且先逐一來看看，然后再做定奪。
螞蟻海報背后透露了哪些信息？
這六張海報乍一看，是記錄螞蟻技術人員的工作日常。
與我們日常所熟知的打工場景不同的是，他們有在農田與衛星作伴；也有參與亞運會億級大項目；還有在市井街頭與我們衣食住行打交道的……
通過這種方式來吸引畢業生，NoNoNo，那確實不能這么膚淺。
經過一番挖掘，我發現選擇這六個人當春招形象代言人進高校，確實有螞蟻本身考慮所在。
且先看看這幾個人所在部門：
- AI創新研發部分NextEvo；
- 基礎智能技術部；
- 終端技術部；
- 戰略線創新業務；
- 財富保險事業群服銷智能部；
- 隱私智能計算部。
創新業務有、技術部門有、還有行業應用事業群都涵蓋到了，而具體到技術領域，隱私計算、AI大模型、AI Infra、終端、數字人等各種技術也都在里面。
好好好，這不就是妥妥的技術肌肉秀嘛～
再仔細看這海報中的大致內容，發現其實也大有文章。
比如這張海報，看似這位小哥手持iPad站立在田間地頭，但你敢信，他實際上是在給衛星注入大模型技術？！
這是基礎智能技術部王劍正在參與的一個網商銀行“大山雀“項目。
在大模型的加持下，遙感衛星其對農作物大范圍、高精度識別的能力得到增強。這樣一來，人-地-種植物數據連接起來，支撐起農業信貸新范式的發展。
以往，這些農作物標注數據獲取難度大，長尾品種多，尤其經濟作物表現尤為明顯，從而影響農業信貸的效率提升。但這剛好也就是天然適合多模態落地的一個場景。
通過海量全地貌遙感影像數據的無監督訓練，遙感大模型可以有效學習到高精度高泛化性的地物表征。在少樣本、地形復雜的長尾經作品種上，實現了大范圍高精度識別。
還有依托于時空解耦架構、多粒度對比學習、大尺度地學空間上下文信息增強等核心技術，突破經作識別地形復雜、樣本稀疏、泛化性差的難題。
過去一年時間里，他們已經實現了14種經濟作物與農業設施識別能力，覆蓋經濟作物農戶人群超2000萬。
在千模大戰熱火朝天之際，他們早已在農業與金融交叉場景中發揮大模型價值。
去到田間地頭，再來到熱鬧的市井街邊。
這位終端技術部算法的工程師馬晨光，所面對的客戶群體是小微商家。他要解決的問題的是，如何以最觸手可及的方式來讓他們體驗到前沿技術，進而幫助他們降本增效。
看似簡單的創意海報生成，實際對背后的技術考驗并不小。
比如，大模型圖像處理能力與各類手機終端性能之間的適配；人人可觸達的傻瓜式操作方式，以及真正滿足他們的營銷需求。
而除了行業應用，還有在C端領域的落地。
比如這張海報，是螞蟻集團的財富和保險團隊。他們為金融場景從業人員打造了專業AI助手：基于百靈大模型的支小助。
其中1.0版本包含了 “服務專家版”“投研專家版”“理賠專家版”“保險研究專家版”等六個不同領域的AI助手，支持金融市場研判、自動化編碼、內容生成寫作以及智能問答等功能。可以說，不同場景的專業人士都照顧到了。
而且可完成的工作量還挺大。比如就拿投研支小助來說，它每天可輔助分析師高質量完成超過100+篇研報和資訊的金融邏輯和觀點提取，40+金融事件的推理和歸因。
工作效率直線UP~
還有像服務支小助，AI助手幫助理財顧問和保險代理人的有效管戶半徑人均可擴大70%以上。
再像這張海報，去年亞運數字火炬手想必讓不少人印象深刻，對于戰略先創新業務產品總監冼英也同樣如此。
支付寶的技術人們寫下20萬行代碼，打造了一個Web3D互動引擎，支撐起全球上億位數字火炬手，共同完成了亞運史上首個數字點火儀式。
這個引擎能夠做到僅通過小程序就能渲染一個3D數字人，而且不同手機均可適配。而且結合AI等技術，從個性捏臉、動態捕捉到服裝設計等，可以打造出兩萬億種數字人形象，即便全球所有人參與，也能做到千人千面。
說了這么多接地氣的應用，接下來也帶大家看看硬核的。
此次就有兩張海報“泄露了天機”，一張代表著隱私計算，一張代表著AI Infra。
首先，隱私計算，說是螞蟻的看家本領都不為過：專利申請數居世界第一，不管是技術布局、創新突破、落地實踐，都處于世界領先水平。背后的隱語團隊正是支撐起螞蟻硬核實力的存在。
不過即便這么硬核，實際也有諸多廣泛的用途。
就像這位隱私計算開源框架算法專家崔錦銘，曾打磨出一套可復制的無障礙身份認證技術方案，實現視障人士信息的最小化披露，并為此開發了一個「無障礙線上觀影」的程序，讓他們也能夠和普通人一樣享受數字生活的便捷。
如今依靠數據驅動的大模型智能涌現，其所蘊含的用戶隱私保護、數據安全等問題需要隱私計算技術來保駕護航。而隱語團隊正在將耗時7年打造的可信隱私計算產品，通過開源的方式將技術分享給社會。
再來看AI Infra方面。大模型的發展需要強大的基礎設施支撐，算力效能提升、顯存容量優化等都是有待解決的挑戰。
張科所在的團隊研發了一整套創新體系，能讓螞蟻大模型千卡訓練有效時間占比超過97%，千億參數模型千卡級別規模訓練的算力利用率可達62%。
在顯存容量優化方面，他們自研了一個GPU 顯存+傳輸優化開源項目Glake，可實現在訓練、推理框架底層以及系統層對顯存和傳輸進行一體優化。
比如在GPT、GLM、Vicuna 等主流大模型評測中，最高擴大了約 33% 的可用顯存，即在 80GB 的 A100 GPU 上節省約 25GB 的顯存，訓練吞吐提高最多4倍。
這樣一個暗戳戳的AI技術肌肉秀，其實也展現了螞蟻AI技術布局的一個思路。
用最前沿硬核的技術，來解決我們日常實實在在的需求。
這當中既有廣泛落地在農業、金融、遙感、數字人、營銷等AI應用，也有硬核的技術布局，比如AI Infra、隱私計算。對于當下想要擁抱AI紅利的應屆生，像螞蟻這種并非通常熟知的明星公司，或許也是一個不錯的選擇。
應屆生如何擁抱AI紅利
一邊是一年一度的春招進行時，一邊是接二連三的大模型進展讓全世界無眠……參與并親身見證這時代級機遇，或許是不少應屆生們的心之所向。
但正當紅的大模型公司粥少僧多，競爭不乏激烈，在社交網站上已經見到了不少這樣的反饋。
于是在這之中產生一種共識是，與其奔赴當下的明星公司，場景公司更具潛力，更有性價比。
因為一來，經過一年AI技術發展，AI已加速駛入應用落地的趨勢。
在這新一輪的技術趨勢里，場景公司有著更快的技術和商業模式創新閉環。
就像螞蟻這些AI應用就是直觀的體現，在周圍還在千模大戰之際，他們將大模型應用在了金融、營銷、農業、保險等領域。就這之中，他們也積累了豐富的場景數據，來帶動大模型的迭代升級。
而歷來科技發展，其實也是場景公司最終抓住機遇、享受紅利。
就拿上一代AI浪潮來說，前期CV四小龍如此受關注，但如今仍從中不斷獲益的還是那些具體領域的場景玩家。
對于應屆生而言，或許有更穩定的發展前景。
二來，其實也不要小看這些場景公司，他們AI含量實際上也十分的高，員工的應用實踐機會可能更多。
沒準兒，還能參與過全球級別的億級大項目~
比如就像去年在亞運會亮相的螞蟻AI數字人。
當時，由杭州亞組委面向全球推出的“亞運數字火炬手”，開啟了線上火炬傳遞活動。每個用戶都能在數字亞運世界中擁有一個唯一的數字身份，最終參與總人數超過1億人。
這背后是螞蟻自研的Web3D互動引擎支撐，在這之前早已在春節五福活動中進行了數次預演，參與用戶也是過億。想必在你不經意間，就已經體驗過了。
加入這些公司還能參與到全球熱點大事件，看熱鬧的同時，順便工作賺錢了，說實話還挺香的~
所以說，應屆生們要是沒有收獲大模型明星公司的Offer也不必焦慮，這些場景公司更具潛力，也值得期待。
再說，現在技術發展得這么快，已經涌現出不少場景公司，他們正全力擁抱AI，快速成長。之后的就業選擇只會更多，機遇也會更多。
比如螞蟻還推出了頂尖技術人才培養項目“螞蟻星”，聚焦人工智能、隱私計算、安全技術等核心技術領域，每年從全球知名高校中招募頂尖應屆博士畢業生，和少量學術成果卓越的應屆碩士畢業生。
他們主要集中在螞蟻技術研究院、螞蟻集團AI創新研發部門NextEvo，從事AI領域前沿技術研發。入職起點為13級，比其他校招生起點職級高1-3級；入職年度薪資包100萬起步，上不封頂……
總之，AI時代里，屬于年輕人的新機遇正在紛至沓來了~
— 完 —
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