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　　在真格被投企业联合校招 AI 专场中，我们邀请了四位 AI 被投企业优秀的创始人进行了直播对话，希望能为处于岔路口的你提供更多的选择与思考。在分享会上，四位创始人围绕人工智能行业的发展、年轻人职业未来规划、“大厂与小厂”的差异、“35 岁焦虑”等热点

　　过去的 5-10 年间，中国经济一直从粗放型向精细化运营的方向转变，而人工智能的算法技术未来能改变单纯依靠人工的运营模式，帮助企业降低运营成本，在下一个时代形成核心竞争力。

　　r Vision）算法能够将 AI 技术结合进最开创性的产品理念中，降低创作的门槛，让每一个普通人都可以创作。人工智能领域中的智能制造技术在现在或将来都会是国家推动产业发展的一个主旋律。

　　国家巨大的社会变化也会带来了产业结构的变化，第二产业普遍存在“招工难”的问题，这就需要国家去发展智能制造，从物质流、信息流和决策力三方面共同推动其发展，而我们则肩负着国家赋予的使命来用

　　去帮助中国实现产业升级。大规模模型是AI的趋势。推动 AI 发展的三驾马车首先是数据，然后是算法，最后是算力。在过去的十年里， 数据与算力的发展使大规模模型的出现成为可能。我认为未来 AI 领域新的机遇是内容生成。3-5 年后，我们会看到 AI 生成任何内容，包括所有的图片与视频。

　　首先，在一家创业公司工作能够接触到更广泛的工作内容。例如，我们会为很多世界 500 强的企业以及大厂服务，在这里你能接触到的公司和有意思的事情都更加地多样化；第二，创业公司肯定有着自己钻研的核心技术方向。你可以在这个领域中接触到前沿的方法，接触到诸如科学家这类行业内最有经验和能力的一批人，从而提升自己的洞察力；

　　第三，区别于大厂严格的晋升制度，创业公司会拥有更大的提升空间。在创业公司中能力往往是最被看中的条件，如果大家有能力、有信心，我认为加入一家像我们这样的创业公司将是非常好的选择。

　　所谓的“大厂”和“小厂”之间其实有着不同的分工——“小厂”在专业领域有非对称的优势，它拥有着某个领域中最前沿的技术。

　　在这里，非对称的优势是指如果“小厂”在某一点上投入了足够多的资源，一定能比“面面俱到”的公司做得更加厉害。

　　K，领先了其他人很久。很快，腾讯与B站就来采购我们的 SDK。在如今这个开放的市场中，机会都是公平的，一个人只要在专业领域有足够深的造诣，一定会得到市场的认可。

　　经过四年的努力，我们的团队发展到了 200 人的规模，我看到了许多员工三年多里的成长。我们在这里的每一个项目、每一天都是挑战，我也相信他们的这几年的成长一定比他们同期毕业去大厂的同学收获的要多的多。徐卓 诗云

　　“深度与广度我从卡内基梅隆大学毕业后手上有 Google、Facebook 等多个大厂的 offer，最后我选择加入了当时规模还很小的 Snapchat，见证公司从最初的几十个人慢慢成长到 IPO，到现在拥有着一个四五千人的团队。

　　我觉得公司在 IPO 之前处于 “进攻”状态，每时每刻都在思考如何生存与创新，并迫使员工们每天思考和做出一些重大的决定。

　　公司 IPO 之后，更需要考虑的事情是管理的成本，这实际上是进入到了“防御”阶段，公司可能会出现许多像沟通交流之类的细小问题，但这些问题能够使你在深度上得到锻炼。

　　所以当大家在进行职业规划的时候，实际上是在进行“深度”和“广度”之间的选择。在我看来，大家的职业发展早期应该专注在广度上，这能帮助你打好基本功，也能给未来的你提供更多机会。

　　你需要把你的工作当成是一份事业去做。只有当你对自己做的事情有兴趣，并且认为自己所做的事情能够创造价值，才会有更多的动力去积极主动地学习这个领域内相关的知识，从而提高自己的竞争力。

　　互联网时代技术一直都在不断更新，希望大家能够每隔一段时间都专门抽空去学习自己领域最先进的技术，跟上时代的发展，这样即使再过 10 年也不会被技术抛在后面。

　　但其实仔细想一想，有这样危机感的人其实都是 25 岁左右的年轻人，他们看了相关的报道之后便认为自己在那个时候也会有危机。

　　实际上，线 岁左右的多数都有着丰富的积累与工作经验，只要你在自己的专业上足够的积累，在自己的领域里足够的资深，你必然不会被初出茅庐的年轻人所取代。

　　聊到这个线 岁那年刚好出来创业，创业之前的 3 年我一直在写代码，也特别喜欢写代码，能够从白天写到黑夜再写到白天。

　　在我选择创业之后，就几乎再也没写过代码。但写代码的这段时光里我想清楚了许多自己未来想要做的事，也感受到了更多的使命感。

　　一辈子的时间是很长的，有时候我们所学的东西并不能阻碍我们以后所选择的事业。正像开始选择创业一样，在其中起关键作用的其实是“机会”，你需要去留心可能带来成长与变化的机会，并努力去抓住它。

　　计算机行业今天变化太快了，你不可能依靠过去的某些项目经验或者知识永远在这个领域里保持先进的生产力，尤其是在机器学习领域。

　　所以学习能力就显得十分重要，我建议大家注重自己逻辑思维能力的提高，将其用于解决不同的技术、产品与商业问题。原文标题：何不乘上“AI 的风”，到未来看看？

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　　大模型作为重要的技术方向已经取得显著进展，应用场景不断拓展和渗透，全球科技企业纷纷入场角逐。然而，由此带来的算力瓶颈问题正越来越受到关注。

　　视觉检测系统可以用于检测药品包装、药品外观、药品标签、污损等。 总之，随着人工智能以及工业技术的不断

　　中不可或缺的一部分。雷达测距模组可以实现对机器人周围环境的快速、精确的探测，为机器人提供依赖性强的定位和导航能力。本文将从多个方面探讨雷达测距模组在机器人

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