本文来自Linux.do技术论坛,作者详细描述了获得AI基础设施offer后的学习困境。作者对人工智能底层知识几乎为零,却需在一个月内掌握推理加速或KV cache等关键技术。文章中,作者诚恳询问学习路线,包括从基础到进阶的速成方法,并探讨211本科背景(非北邮)是否适合从事AI基础设施方向。作者实习经历集中在业务开发和普通基础设施,缺乏论文阅读和复现经验。此内容为初学者提供了宝贵的入门指南,帮助快速适应AI基础设施工作,适合关注人工智能、芯片、前沿技术的读者参考。
原文链接:Linux.do
本文来自Linux.do技术论坛,作者详细描述了获得AI基础设施offer后的学习困境。作者对人工智能底层知识几乎为零,却需在一个月内掌握推理加速或KV cache等关键技术。文章中,作者诚恳询问学习路线,包括从基础到进阶的速成方法,并探讨211本科背景(非北邮)是否适合从事AI基础设施方向。作者实习经历集中在业务开发和普通基础设施,缺乏论文阅读和复现经验。此内容为初学者提供了宝贵的入门指南,帮助快速适应AI基础设施工作,适合关注人工智能、芯片、前沿技术的读者参考。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。