Pingcap

这配置没什么问题，不过也只能跑跑几年前的模型了，现在的论文里的模型参数越来越多，bert 是 2E 多，新出的 xlnet 已经是 10E 级别了，只能说对个人研究者来说越来越不友好了。。。

@mind3x 请问下一般哪些常见的 contention ？

synchronized 现在性能也没那么差了

hr 问我什么情况下会生气，并试图激怒我。。。

@okwork 淘宝卖纸尿裤的基本都是吧

@okwork 当然了，都已经商用了，虽然没办法做到 100%，不过目前的准确率和覆盖率也足以替代真人了

本人就在做电商领域的智能客服，我们的电销和网页客服只要用户稍微表现不耐烦的情绪就会结束对话或者转人工，或者用户直接输入转人工及类似意思的也是

把兴趣当工作也不一定是件好事，本人从小喜欢打游戏，第一份工作就是游戏研发，然后连续做了几个换皮手游后终于死心，转行 ai 了

1.精读 80-100 篇 nlp 相关的 paper
2.每周完成游泳 2km 或者跑步 10km 的运动量
3.脱单
目前就完成了 1 条，还有 2 条在坚持

@Ansem57 谢了，已下单

昨天刚脱单，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

现在的外卖平台是真的鸡肋，算上快递费比门店高不少，还经常超时，最近都是直接微信或者电话点餐上门取了

转行的多于做管理的多于还在一线的，这个年纪跳槽十分尴尬

nlp 小厂，最近也面试了不少人，ai 这块主要分 2 种，上面也有人科普过了，rd 岗的话基本是博士了，工程师的话偏工程一些。组里基本都是工程师，硕士居多，目前有 3 个本科生，学历也不是很高，不过水平确实不错。个人感觉，本科不是说不能搞 ml，但要求会高一些。毕竟像楼上说的，工程师的主要工作在数据和特征，有些特征需要看 paper 复现，这就需要具备一定的数学能力了。另外也想吐槽一下，ai 这块内卷的太严重了，水平不错又本身想做这块的太少，比如一个手推 lr 就能过掉 90%的候选人了，所以楼主如果确实想做但又担心学历的话，我觉得是没问题的，只要水平够本科搞 ml 绝对没有问题

经常游泳所以不担心腰椎，只关心颈椎

入门确实只需要简单的高数，线代和概率论知识，但如果要深入，还是得把相关数学啃透，不然你看不懂 paper 跟博客，更别提复现模型了