AI部门薪资
与“AI部门薪资”的相关热搜词：
相关“AI部门薪资” 的资讯10篇
-
【腾讯云】11.11云上盛惠！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！
11.11云上盛惠！海量产品 · 轻松上云！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！超值优惠，性能稳定，让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧！
腾讯云
12-20
广告 -
7000个岗位、25000名员工的职场数据显示：AI对薪资、工时影响不大
“我也许可以用大型语言模型更快写完一封邮件，但关键的问题是：我用节省下来的时间去做什么？我转向的新任务是否真的有生产力？”
-
苹果重组 AI 部门：Siri 和机器人团队迎来新领导
苹果公司希望将机器人技术与硬件工程相结合，开发出新的产品类别，实现 AI 与实体产品的融合……
-
AI功能跳票！库克对苹果AI部门大失所望：AI负责人被撤换
备受期待的AppleIntelligence中有关Siri的新功能被无限期推迟，苹果公司撤掉了展示Siri新功能的广告片。因AppleIntelligence新功能延期上线，苹果CEO库克对AI负责人JohnGiannandrea的能力失去了信心，JohnGiannandrea不会离开苹果公司，但是他本人不再负责Siri项目。这一决定直接导致分析师下调了苹果的目标股价，从275美元降至252美元，同时将2025和2026年iPhone出货量预测分别调低至2.3亿台和2.43亿台，比之前的预期下降约1-5%。
-
网信办等4部门制定《人工智能生成合成内容标识办法》：AI生成合成内容需显著标识
快科技3月14日消息，如今AI生成内容泛滥，尤其是会造成一些谣言大范围传播，比如之前的地震小男孩。为了促进人工智能健康发展，规范人工智能生成合成内容标识，保护公民、法人和其他组织合法权益，维护社会公共利益，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局制定了《人工智能生成合成内容标识办法》：（一）在文本的起始、末尾或者中间适当位置添加文字提示或者通用符号提示等标识，或者在交互场景界面、文字周边添加显著的提示标识；（二）在音频的起始、末尾或者中间适当位置添加语音提示或者音频节奏提示等标?
-
微软工程师工资曝光！AI部门平均270万远超其他部门
数百名微软员工自愿分享了他们的薪资和晋升信息，其中包括超过500名美国员工的详细数据。分析这些数据后发现，微软软件工程师的平均薪酬范围很广，从148436美元到1230000美元不等，对应着从Level59到Level69的职位级别。不过需要注意的是这一薪资数据的泄露并不完整，但AI部门与其他部门之间的薪酬差距显易见。
-
三星电子首席执行官兼设备体验（DX）部门负责人韩宗熙（JH Han）：Bespoke AI时代的到来
三星电子首席执行官兼设备体验部门负责人韩宗熙五十年前的1974年，三星电子面向全球推出了其第一台冰箱、洗衣机和空调。我们不断突破数字家电创新的边界。一同塑造BespokeAI家电的美好未来。
-
Google DeepMind 联合创始人加入微软，担任新 AI 部门 CEO
微软已经聘用了GoogleDeepMind联合创始人MustafaSuleyman。Suleyman在X上发布的一篇文章中宣布，他将加入微软，担任新团队的CEO，负责处理公司的面向消费者的人工智能产品，包括Copilot、Bing和Edge。微软还计划在5月Build大会开始前举行一场特别的人工智能活动，届时可能会分享更多关于其在Windows和Surface设备上的人工智能计划的细节。
-
前谷歌AI工程师徐鹏领导蚂蚁AGI部门
随着人工智能时代的迅速发展，蚂蚁集团积极加大对AI领域的投入。蚂蚁集团已经在内部设立了AI创新研发与应用部门NextEvo，并聘任了徐鹏作为该部门的负责人。徐鹏凭借在Google的丰富经验，将为NextEvo注入专业知识和领导力，有望推动蚂蚁集团在AI领域取得新的突破。
-
阿里研究部门推出了专为东南亚量身定制的AI大模型SeaLLM
阿里巴巴集团旗下研究机构达摩院推出了专为东南亚语言量身定制的人工智能大语言模型，凸显了该公司在更广泛地区发展市场的雄心。阿里巴巴研究部门表示，东南亚LLM在越南语、印度尼西亚语、泰语、马来语、高棉语、老挝语、他加禄语和缅甸语数据集上进行了预训练，并且在语言和安全任务方面优于其他开源模型。SeaLLM在英语和低资源语言之间的翻译也取得了更好的效果，如老挝语和高棉语。
-
荐 AI视野：Q*项目疑能破解加密；字节跳动成立新AI部门Flow；Meta提出全新注意力机制S2A；体育画报刊登AI生成假内容
一份泄漏文件称OpenAI的Q*项目可能破解加密，AI自主编程，并引发网友猜测人工智能发展逼近AGI。字节跳动成立新AI部门Flow字节跳动最近成立了一个新的AI部门Flow，专注于AI应用领域。这项技术允许用户在推断过程中控制大型语言模型的响应，通过与ScaleAI合作，团队创建了包含多属性注释的HelpSteer数据集，为开发者提供更大的灵活性和可控性。
