今年年初,专注互联网招聘第一平台拉勾网(www.lagou.com)在举办年度最佳雇主颁奖典礼上宣布将以晚宴的形式举办面向高端求职人群的定制招聘活动时,此消息一出即刻吸引互联网圈关注,这个在前所未有的招聘形式究竟是什么样子?
上周六晚,在风景宜人、绿柳湖畔的银华楼中,拉勾夜宴的神秘面纱被揭开,记者在现场见到,拉勾夜宴现场被布置的像一个盛大的迎新酒会,还有专业乐队演奏。杯光壶影、觥筹交错间,求职者和企业高层主管聚在一起互动交流,言笑晏晏。一位参与夜宴的创业公司CEO对记者表示:“刚到现场的时候很有当年在硅谷的感觉,而且中国有餐桌文化,在这样的环境下交流会更舒适,参加的全部都技术人员,大家level差不多,聊起来也非常畅通。”活动结束后,参加夜宴的求职者和企业方在初步接触后,还可以进一步交流。
据悉,参加拉勾夜宴第一夜的共有37名求职者,工作年限悉数超过10年,是各自公司的技术骨干,而红杉资本投资的聚美优品、51Talk、格灵深瞳、海玩网、51用车、Ping++ CEO、钱方科技、晶合思动、为艺科技等9家快速发展的互联网公司则作为用人方出席活动。
拉勾夜宴相关负责人告诉记者:“夜宴的形式是一种场景的延伸,本质还是提供一种服务,不同的是夜宴只针对工作经验5年以上的高端人才,提供更舒适、私密的求职环境。”据悉,拉勾夜宴第一夜为技术专场,之后每个月都会以不同活动主题举行。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。