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  18*******01 2022-02-19
  1.本碩211以上。2.導(dǎo)師是百篇優(yōu)博以上級別的（這點(diǎn)有些人有疑惑，其實(shí)不是說非要百篇優(yōu)博。四青，長江，杰青，fellow，院士等等更大的帽子，或者各省的江河湖海學(xué)者，只不過這些title理論上都比百篇難度高，這兩年剛搞的博新計(jì)劃其實(shí)也ok，不過拿博新的大多本來就在大課題組里當(dāng)小老板，同理其實(shí)還有ccf優(yōu)博，微軟學(xué)者獎學(xué)金，谷歌獎學(xué)金，百度獎學(xué)金的獲得者，都可以當(dāng)做一個指標(biāo)來看。），且近三年有五篇以上頂會或者trans發(fā)表。3.有一作/學(xué)生一作/共同一作的c類以上會議/期刊，ps：access不算，可能會是減分項(xiàng)。4.c類以上會議的比賽前六，kaggle比賽前六，國內(nèi)某些水賽前3。（有3或者5的時(shí)候，其實(shí)4可以被覆蓋，因?yàn)楸荣惔嬖诒Т笸惹闆r）5.bat，tmd，商湯曠視等等叫得出名字的公司實(shí)習(xí)經(jīng)歷。6.刷過leetcode，最差也得把劍指offer所有題都能做。ps：最好方向熱門，檢測，分割，跟蹤，檢索，細(xì)粒度分類，vslam等等，你搞個隱寫檢測，暗水印之類的小方向真的很蛋疼。以上要求滿足3點(diǎn)，至少能撈個白菜offer，滿足5點(diǎn)以上，可以去試試大廠sp和ssp了。連3點(diǎn)都滿足不了，不建議入行。
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  15*******70 2022-02-19
  人工智能學(xué)界目前的一大問題是項(xiàng)目落地的問題，大量實(shí)驗(yàn)室理想模型要么部署存在困難，要么功能難以變現(xiàn)，和真空球形雞沒啥差別，但是如果你不一味追求模型先進(jìn)，而是著眼于實(shí)際工業(yè)問題，你就會發(fā)現(xiàn)某些領(lǐng)域的生產(chǎn)方式確實(shí)太落后了，落后到你隨便拿一個十年前的成熟模型都能對其大量的改進(jìn)，所以說，朋友們，把你們的天賦帶到稀缺的地方去，你非要留在cs圈子里和一堆大佬玩命，再好的行業(yè)也不遭不住你們這么內(nèi)卷啊，換個思路，換個領(lǐng)域，有的是連求梯度都不會的圈子等你發(fā)揮
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  13*******36 2022-02-19
  因?yàn)閲艺f的人工智能和知乎說的人工智能壓根不是一個東西啊在知乎上，一提到人工智能，基本上就認(rèn)定是深度學(xué)習(xí)，部分人會提一嘴支持向量機(jī)之類的東西，這是目前學(xué)界的思路，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是一定程度劃等號的但是國家可不這么想，他們不管你統(tǒng)不統(tǒng)計(jì)，學(xué)不學(xué)習(xí)，在國家看來，只要能改進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)，提高運(yùn)行效率，減少人工需求的，都是特么的人工智能，我之前在某個結(jié)題會上和一個相關(guān)部門的工作人員交流的時(shí)候，他告訴我他覺得CFD某種程度上也能算智能嘛目前，國家行政部門和學(xué)術(shù)圈在思路上還是存在一定的差異的，圈里相對存在一定的應(yīng)然思路，就是這玩意應(yīng)該是怎么樣的，我們應(yīng)該怎么做，國家不這樣，他們講究實(shí)用主義，我現(xiàn)在需要解決一個問題，你要是能給我搞定了，別說什么強(qiáng)化學(xué)習(xí)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你就是跳大神，我都無所謂。所以你會看到大量的所謂人工智能項(xiàng)目，仔細(xì)研究研究好像和人工智能沒啥大關(guān)系，就是順從這一思路的產(chǎn)物，畢竟你是管理部門你最大，你說他是啥他就是啥，反正問題我?guī)湍憬鉀Q了，沒啥事我先走了