AI时代,公司招人最看重的,可能不再是你会不会Python

AI时代,公司招人最看重的,可能不再是你会不会Python
如果你翻过招聘信息,应该对下面这些要求不陌生: “熟练掌握 Python”“熟悉 Hadoop、Spark”“有大数据项目经验”“精通机器学习算法”…… 很多人看完的第一反应是:我有没有这些技能?我是不是该去报个班补一补? 这很正常。过去我们找工作时,最在意的就是“我会不会”。会不会写代码,会不会用某个工具,会不会做某个分析。技能,几乎是衡量一个人能不能胜任岗位的核心标准。 但现在,情况正在悄悄发生变化。 技能的门槛,正在被AI抹平 以前,一个岗位需要你会 Python,你可能要花几个月时间学习语法、练习项目、刷面试题。会了,你就有竞争力;不会,你连门都进不去。 可如今,AI 已经能在很大程度...

AI时代的残酷折叠:打败你的,从来不是同行

AI时代的残酷折叠:打败你的,从来不是同行 打败柯达的不是索尼,是手机;打败小偷的不是警察,是微信钱包;打败康师傅的不是统一,是外卖平台;打败独立开发者的不是同行,是各大AI公司。 这句话说白了就是:我消灭你,跟你没关系,你甚至都不知道对手是谁。 看看那张“AI之前”和“AI之后”的对比图就全明白了。 AI之前,独立开发者少,付费用户也少,大家小日子过得挺平衡。 AI之后,因为AI能写代码、能做设计,独立开发者数量直接爆炸(左边变成一个大三角形)。但是,右边的付费用户并没有变多。 人多了,饼没变大,这就是残酷的现实。 一、跨界打击,商业世界到底有多不讲理? 干掉你的,往往是一个路过的人。...

过拟合的代价:从应试教育到AI时代的人类生存指南

过拟合的代价:从应试教育到AI时代的人类生存指南
过拟合的代价:从应试教育到AI时代的人类生存指南 引言:一场跨越三十年的“机器学习”实验 如果我们将中国过去三十年的教育演变,看作一场大规模的“机器学习”实验,结论会异常清晰: 过去(无监督学习):课本是“未标注的数据集”。没有铺天盖地的解题套路,学生要靠自己从例题中发现隐式结构(自己总结公式规律)。虽然收敛慢、容易陷入迷茫,但因为没有过度拟合特定题型,泛化能力(解决新活题)反而更强。 现在(强监督学习):辅导班和真题集是“强标注数据集”。老师把“输入(题目)”和“输出(标准答案/踩分点)”直接喂给学生,通过反复模拟考(反向传播)不断调整参数。收敛速度极快(提分明显),但代价是极易...