在AI时代的浪潮中，领先人才的影响提高了前所未有，他们的地位被推到了不间断的市场高度。如果Google Transformer Bazi或科学家的角色离开Openai，他们要么建立自己的业务，要获得100亿元人民币的欣赏，或者将工作转移到其他地方，依靠自己来缩小企业之间的技术生成差距，甚至影响竞争格局。顶级人才的供应增长率似乎无法维持互联网公司和初创企业的急剧扩张，因此他们具有强大的议价能力。为了成功地吸引这些才能，领导指导或解决主要瓶颈，企业尝试了马卡卡亚。这种人才的武器种族似乎已经一段时间没有结束，也提出了中国竞争的高强度，系统和全球趋势。这家巨大的互联网巨头与JD TGT的LEA一起做出了重大动作丁·年轻的技术天才计划，Byte Top种子人才计划，腾讯青金计划，Baidu Wenxin New Star Plan ...在各个行业的最高工资顶部没有上限，并且我发誓要将顶级人才带到我的命令下。在企业和才能之间实现双赢的结果需要“双向冲刺”。最近，在一家离线技术沙龙中，收集了大学和大学的工业大亨和技术天才，我们在技术Haircut的方向上听到了他们的深入讨论，以及他们对发展技术才能的共同思想和期望。 JD Technology Salon零售特别节，这是今年5月在全球范围内推出的最新“ JD Technology Salon”活动。许多与内部大JD零售模式相关的技术团队的领导者来现场与您分享充值论文和真实场景案例，并展示了最新技术发展与Inno的整合传教士的应用技能。基础技术系的儿童技术专家还提供经验并与学生分享他们的经验，以帮助每个人迅速了解JD业务方案以及如何找到最适合他们的团队和位置。如何从技术脊柱中的新变化中快速发展，并从学术研究转换为工业实践的纸张变化？在与网站上的学生相同的调查中，我们与JD零售生产和研究的五位技术专家进行了交谈。其中最老的只有1992年的历史，最小的是1998年。他们的经验可能会为新移民提供一些参考和参考。一年的新移民清除：实验室前往业务的前线，克服了对困难的恐惧，并咀嚼了只有27岁的男孩硬骨luochuan。 2024年，从中国科学大学获得计算机软件和理论博士学位后Ence和技术，他加入了零售AI Infra团队。随着所有学生仍在开始工作场所，Luo Chuan充满了校园到工作场所的焦虑。但是全方位的支持系统完全抛弃了他的担忧。 Luochuan有两家业务 +技术导师。他们每个月都会花时间与她交谈，无论是对个人成长还是技术困惑的疑问。很快，Luochuan开始系统地熟悉其部门的堆栈和代码基础技术，并逐渐适应了AI。经过几个月的快速结婚，与Luochuan（从左起-3 -3）和他的伴侣Luochuan成功通过了前者的新阶段，他们渴望在医生学习期间真正为他的研究结果带来实际问题。 “大多数先前的研究都留在纸质一级，在ang jd.com ay may masaganang mga sitwasyon sa negosyo napakalaking data ng pang -industriya，na sa wakas ay na wakas ay nagbigay ng pagkakataon sa akakakataon sa aking pananaliksik pananaliksikNa mag -aplay sa isang sukat。 pag-optimize ng mga imprastraktura na sumusuporta sa mga aplikasyon ng AI, which covers cluster management, scheduling power of computing, data and sample construction of the center, engine training and optimization, etc. During the process, through its long-term observation of JD.com's e-commerce platform and the guidance of his mentors, Luochuan has clarified the goals he wants to break. Recommendation began to use the law但是，随着推荐模型的稀疏参数的大小以及诸如JD.com之类的电子商务平台上的用户行为序列通常是成千上万甚至数十万个，这些参数的bo bo用于大型Cllic-TS（CTR）的共享实践的TTLENECK，这会影响算法团队算法的效率。面对这个问题，Luo Chuan渴望尝试一下。 After understanding the basic demands of the business team and accurately positioning technical difficulties, he quickly invested in analyzing existing plans in academic and industrial circles and began to formulate technical plans and work implementation plans suitable for business scenarios.He soon designed and his team designed and implemented a range of importance of conscious volume and caching schemes, which significantly reduced storage, communication and query above the scattered parameters, which greatly accelerates the shared CTR training process of the CTR。看到实际的效果，Luo Chuan感到“他的努力并不是徒劳的。”这只是今年Luo Chuan的缩影。现在，他找到了自己的位置，并在AI Infra团队中另一个又一次克服了技术问题。 “作为新来者，我们必须结束害怕遇到困难，加深某个地方，并勇敢地处理难题的问题。 3年前。克服的是不断变化的实验室思维在公司工程师的思考中，来自不同环境中问题和数据系统的不同差异。实验室环境中的研究通常是在定义明确的任务中进行的：问题本身，应用程序方案以及培训和测试集已预先提供且有些固定。目标是改善特定数据集中的指标。在真正的工业级交易搜索情况下，主要的业务问题将迅速改变发展阶段。同时，工业场景中没有现成的数据集，并且需要工程师独立构建整个封闭数据。这种更改并不容易。 “我想强迫自己从纯粹的问题解决方案转变为具有连续业务视图的特定 +架构师，动态定义这些问题的问题，并独立构建自适应数据和审核系统。” Tian Ye花了很长时间才适应新论文。在TH之后在，他开始利用自己的专业知识来深入参与升级搜索场景的经验。在运行算法和培训大型模型的过程中，大多数图形，但是JD.com提供了一种灵活的资源旋转方法来充分支持长期重要的重要项目。幸运的是，他可以直接处理实际的应用情况，并对商业疾病点最直接，最深刻的见解。 Qian Yi特别提到了基于人类评论的E -Commerce Image Generation的创新作品 - 可信赖的图像生成（RFNET +RFFT）。在丰富人类审计数据的基础上，RLHF技术用于通过RL算法恢复人类对生成模型的偏好，从而有效地降低了Pro的可能性管道变形和背景位错，并提高模型生成可用照片的能力。 RFFT在其他方法[1]中实现了Sota Kumapara [1] Qian Yi开始慢慢从他深深植根于过去的田野中跳下来，他的技术愿景变得更加广泛，更多的知识和技能可以轻松应对不同业务的挑战。在短短三年内，他在科学上发表了10多个创新研究结果，并将其纳入了许多领先的AI和AI顶级期刊中。目前，他和他的团队积极探索了创意世代的剪裁生成性AI广告能力，尤其是多模式的大规模批处理模型和自动创意生产。如果是天Ye或Qian Yi，他们将以数百万消费者和商人的痛苦为目标，并在响应和解决挑战业务方面取得快速增长和增长。 95后95向前迈出了一步：敢于思考和敢行动，探索不同的可能性。实际上，在JD零售团队中，有许多类似的算法工程师。长林和岛（Changlin）和岛（Island）出生于95岁，经常在过去三个中谈论和讨论技术问题。 Changlin的研究方向是蒸馏和数据选择的主要模型，重点是低资源下大型模型的培训和应用规模。由于现代深入研究和大型模型的结果取决于大量数据，大型参数大小和计算强度的高成本，因此资源训练低非常困难。 “基本的学术培训是简化和抽象的数学问题与明确的构造问题解决问题，但是我今天面临的问题不是孤立的知识点，而是一个相互交织的技术，业务，资源，资源和人员的系统。”当然，“没有锤子找到指甲”。昌林开始积极地问热情他周围的老年人，老年人和老年人。实现目标的意思不是唯一的方法。您必须努力思考，努力采取行动并探索不同的可能性。他建议他仅选择最有用的样本子集进行培训，以在模型性能和训练效率之间取得更好的平衡。最终证明，平均样本仅为70％-80％的数据，模型的准确性可以与原始模型相提并论，并且比其他数据选择方法更好。这三篇论文分别受到ICLR，AAAI和ACL的欢迎，并提交了专利，这引起了人们对语言沟通阈值的效率和准确性的关注，行业领导者直接参与并指导项目，这可以改善用户体验，这是首要的优先事项。 “想法的自由冲突×工程学×固定技能×包容性增长环境使这些95年后能够完全追求他们想要的自然职责。积极思考问题并提出建议，除了自己的职责之外，已经成为全职刺激。公司钢铁，技术专家的发展非常稳定，而且技术带来的能量可以最大化。未来。薪水为“无上限”，覆盖八个。大型研究方向：多模式大型模型和应用，机器研究，搜索建议，空间和体现的智力，高性能和云计算，大数据，AI Infra和安全性等。 propesyonal na gabay，ang pag-asa ng jd.com比格尼NG Kapangyarihan Ang JD.com在其业务上。在Hface中，这项技术的这项技术包括削减探索和实践经验的精神，不仅将更接近新一代用户和市场的思考，而且还将继续推动JD.com在AI，Big Data和Cloud Computing等基本领域进行现代化和成功，并开发了难以复制的技术计算。