曾经我是一名Java开发者，在过去的日子里，经历了夜以继日的加班、浑浑噩噩的摆烂。如今，作为一名从博学谷毕业的人工智能从业者，职业生涯再度焕发活力，生活也变得非常愉快。接下来，我将转变前后的这段经历分享给大家。

随着大数据时代的到来，数据的价值日益凸显，而如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一个挑战。AI大模型的出现，为大数据领域带来了新的机遇和变革。本文将探讨大模型在大数据领域的应用场景，以及当前落地的情况。大模型在大数据平台开发的应用场景‍‍‍大模型在大数据开发落地情况‍‍‍‍‍‍‍‍01大模型在大数据平台的应用场景‍‍‍‍‍大数据平台在开发使用的过程中面临三大难题。以京东的大数据开发平台为例。

整个pretrain阶段最重要的部分就是数据收集，尽管OpenAI已经给我们了一套标准化的数据收集流程并也有很多开源机构给予了预训练数据（例如common crawl [1]，starcoder等网络数据 [2]），但是如何持续获取最新的互联网数据来更新模型的预训练知识，这是一个值得研究的重要问题。模型如何针对新的互联网数据，主动发现和判断哪些数据是已经掌握的，哪些数据是新的知识，并进行自动地持续

在数字化转型的大背景下，在软件定义一切的趋势下，软件测试人员需要接触和理解的信息越来越多，并呈现加速增长的态势。需求越来越大，交付周期越来越短，受制于体力和能力限制，测试人员的效率和质量难以同步提升，同时大型企业中业务流程设计和信息化分工也是阻碍测试人员继续学习和探索应用的壁垒。将大模型用于软件测试领域可以实现更高的测试覆盖率，减少不稳定的测试并加快缺陷修复过程。这有助于提高测试人员的测试质量和效

确实，在我众多的讨论中，我深信，多模态系统，尤其是 LMM，将比大语言模型有更深远的影响。去年，几乎每周都有研究团队推出自己的LMM，比如 DeepMind 的 Flamingo、Salesforce 的 BLIP、微软的 KOSMOS-1、Google 的 PaLM-E，还有腾讯的 Macaw-LLM。我们常见的语言模型是根据前面的文本 Token 来猜测下一个 Token 是什么，但Flami

前言在如今这个 AI 大爆发的时代，大模型成为了科技领域的新宠。对于 Java 程序员来说，这也是一个实现职业转型、提升薪资待遇的绝佳机遇。

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）的出现，程序员迎来了一个前所未有的机会窗口。AI不仅能提高开发效率，还能为程序员提供创新创业的机会。本文将探讨程序员如何利用AI大模型实现逆袭。

大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的

21岁，在大模型独角兽当算法实习生！转眼间也实习半年了，浅浅分享一下在智谱面试的经验吧！

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