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...快意大模型”惊艳亮相,斩获信通院5级评估,智能情感解析再升级!
在近日于南京举办的“可信AI·南京人工智能产业发展论坛”上，快手公司的“快意大模型”（KwaiYii-175B）凭借其卓越的性能和创新能力，荣获了中国信息通信研究院（简称中国信通院）的“可信AI”大模型评测最高等级——5级评估。
2025年大模型相关岗位就业形势分析报告
1、综上所述，2025年大模型相关岗位的就业形势整体向好，市场需求旺盛，薪资待遇优厚，但人才竞争也较为激烈。对于求职者来说，需要不断提升自己的专业技能和综合素质，紧跟技术发展趋势，以适应市场的需求。同时，企业也需要加强人才培养和引进，为大模型技术的发展提供有力的人才支撑。
2、岗位需求分散：除了算法岗，数据工程、模型部署、平台开发等岗位需求量大，且对算法深度要求较低，为不同背景的人提供了转行机会。薪资倒挂现象：初级岗也能拿高薪：初级大模型工程师平均月薪25K+，3年以上经验年薪普遍超60万。企业愿意为“降本增效”买单，如优化模型推理速度10%即可节省百万级算力成本。
3、从事机器人大模型的薪资较为可观。薪资水平概述：根据脉脉发布的数据，从事机器人大模型相关工作的人员，其薪资水平普遍较高。特别是在2025年，大模型算法岗位的平均月薪高达70107元，这一数字显示了该领域薪资的竞争力。高薪岗位实例：在机器人大模型领域，一些核心技术岗位的薪资更是令人瞩目。
4、人才竞争现状 供需失衡：AI人才供需比仅为0.5（每2个岗位匹配1人），顶尖人才稀缺。薪资涨幅：顶尖人才跳槽薪资涨幅达30%-50%，强化学习、大模型算法方向尤甚。地域分布：长三角、粤港澳大湾区占需求60%以上，北京、上海、深圳为三大核心城市。
5、年就业形势分析 2025年的就业形势在多方面展现出积极的变化与新的趋势，特别是在行业需求、岗位特点、就业观念、政策支持和薪资水平等方面。行业需求变化 新兴行业蓬勃发展：随着科技的进步和产业的升级，人工智能行业呈现出强劲的增长势头，求职人数同比增长34%。
6、长期发展潜力：随着AI Agent、具身智能等方向兴起，大模型工程师将成为未来十年核心稀缺岗位。适合报考人群 技术从业者：AI算法工程师、数据科学家希望向大模型领域转型。应届毕业生：计算机、数学、电子信息等专业学生，通过报考提升就业竞争力。
一文看懂大模型
1、一文看懂大模型 大模型是什么？大模型这个词是建立在神经网络模型上的。神经网络是一种基于生物学神经系统结构和功能的计算模型，旨在模仿人脑的学习和决策过程。该模型由多个神经元组成，这些神经元通过权重连接形成层次结构，通常分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，输出层产生最终的输出，而隐藏层在这两者之间进行中间处理。
2、一文读懂，到底什么是大模型和智能体？大模型 大模型（Large Model）指的是通过利用海量数据训练而成的深度学习模型，通常具有参数量大、训练数据大、计算资源大等显著特点，具备强大的数据处理和生成能力。
3、一文看懂大模型的三个“第一性原理”大语言模型作为本次AI热潮的核心，其背后蕴含着深刻的原理和技术突破。本文将从模型、语言模型到大语言模型这三个阶段，详细阐述大模型的三个“第一性原理”。模型阶段 What：神经网络模型 神经网络模型是今天所有主流人工智能模型的基础，如GPT、Sora等。
4、大模型，通常指的是基于深度学习的大型神经网络模型。其核心在于通过海量数据和强大的计算能力，模拟人类的思维过程，实现对复杂任务的处理。大模型的典型代表包括GPT、BERT、ChatGLM等，这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域展现出强大的能力。大模型的诞生离不开深度学习技术的突破。
5、一文读懂大模型LLM中的「Token」到底是什么？在大语言模型（LLM，如DeepSeek、ChatGPT、文心一言）中，Token是模型理解和输出文字时的“最小单位”。Token的定义通俗来讲，中文里，一个字或者一个词语通常就是一个Token；英文中，有时候一个单词是一个Token，有时候标点符号也是单独的Token。
6、一文读懂：大模型训练过程 大模型的训练过程是一个复杂而精细的系统工程，涉及多个阶段和关键技术。以下是对大模型（以GPT为例）训练过程的详细解读：训练阶段 预训练（Pretraining）目的：在预训练阶段，模型通过学习大量无标签文本数据来掌握语言的基本结构和语义规律。
人工智能技术四大研究方向
1、人工智能技术的四大研究方向为机器学习与深度学习、计算机视觉、自然语言处理（NLP）、大模型方向。机器学习与深度学习是人工智能的核心领域。机器学习致力于研究如何让计算机通过数据学习，从而提升性能或获取新知识，其方法涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等。
2、人工智能技术的研究领域涵盖多个方向，主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统、机器人技术、语音识别、自动驾驶、问题求解、模式识别、自动定理证明、自动程序设计、自然语言理解、人工神经网络、智能检索等，近年来强化学习、生成对抗网络（GANs）、大语言模型等也成为新研究热门。
3、人工智能的主要研究方向包括：机器人技术：涉及控制技术、行动规划、动力学、系统结构和传感技术等。目标是使机器人能够执行复杂的任务。机器视觉：主要研究图像分割、阈值设定、图像采样和光度立体视觉等技术。旨在使计算机能够理解和处理图像信息，实现视觉识别和分析。
4、人工智能研究旨在模拟、延伸和扩展人类智能，涵盖机器人学、语音识别、图像处理、自然语言理解以及专家系统等多个领域。 作为计算机科学的重要分支，人工智能追求创建能够模仿人类智能反应的机器，进而成为承载人类智慧成果的关键工具。 自人工智能问世以来，其理论与技术日渐成熟，应用范围持续拓展。
5、人工智能主要的研究方向包括以下几个核心方面：机器人技术：这是将人工智能应用于多个领域的关键技术，能够实现自动化生产，并在复杂环境中执行任务。机器视觉：通过图像和视频处理技术，让机器具备视觉感知能力，广泛应用于工业检测、自动驾驶等领域。
6、人工智能读研后的方向主要包括以下几个：计算机视觉与模式识别：核心研究内容：这一方向主要聚焦在图像与视频的处理、识别与理解上。应用领域：为自动驾驶、安防监控以及医疗影像分析等领域提供关键技术支持。
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