快科技1月3日消息，今日，一则38个核心城市企业平均薪酬超1万元的报道引发热议，相关话题随即登上微博热搜。
据报道，智联招聘发布的《中国企业招聘薪酬报告》显示，2023年四季度，国内38个核心城市企业的招聘薪酬水平超1万元，达到10420元/月。
这一数据，较203年第三季度的10115元/月上升3%，与2022年四季度相比小幅下降1.3%。
该季度，38城企业招聘薪酬中位数为8166元/月，25%分位数为6000元/月，75%分位数为12000元/月。
从城市来看，上海第一，平均招聘月薪13888元。北京第二，平均招聘月薪13552元。深圳位列第三，平均招聘月薪13067元；杭州位列第四，为12143元。
行业方面，第四季度，金融行业招聘薪资仍然排名第一，基金/证券/期货/投资行业平均招聘薪酬达到13804元。
职业方面，人工智能工程师本季度升至高薪职业榜首，平均招聘月薪22788元。高级管理第二，平均招聘月薪22395元。芯片工程师的招聘月薪为22274元，位居第三。
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ChatGPT等生成式人工智能服务的流行激发了人们将这些新工具应用于实际企业应用程序的兴趣。几乎每个企业应用程序都通过生成式人工智能功能得到增强。从长远来看，现有的云成本优化领导者可能会开发相关产品。
人工智能显然是目前最热门的行业。在OpenAI或DeepMind等世界顶级人工智能公司工作是很多人梦寐以求的事情。尽管研究人员的工资并不低，但HuggingFace以其开源方式向研究人员支付23.8万美元的年薪，以及27%的协商增量和18.5万美元的初始报酬。
一种名为Life2vec的AI工具，现能预测个人的寿命，其准确率高达78%。该工具基于对600万丹麦人数据的研究，能够基于收入、职业和医疗记录等因素来预测寿命，并且能估算出个人在去世时的资金状况。该工具目前尚未向公众开放。
当我们看到世界各地的公司纷纷在日常工作流程中实施生成式人工智能的潮流时，时尚行业也在用各种方式应用AI。尤其是在2023年的最后六个月。与此同时，微软的AzureAI视频索引器通过在视频中启用服装检测来做出贡献，帮助内容创建者进行广告和事后分析。
2023年对于人工智能来说，是一个独特动荡的一年。它见证了无数产品发布、企业内部权力更迭、关于AI灾难的激烈政策辩论，以及寻找下一个重大创新的竞赛。接下来的一年对于确定生成式AI的真正价值至关重要。
尽管难以置信，但ChatGPT才推出仅有一年的历史。自从OpenAI在2022年11月首次发布ChatGPT以来，它迅速成为有史以来增长最快的应用程序，引发了谷歌的恐慌，并点燃了大型科技企业内部的生成型AI竞赛。但由于这些工具仍处于起步阶段，其中许多还处于试点阶段或仅提供给付费客户，因此广泛的影响还有待观察。
硅谷的全球顶尖芯片制造商Nvidia在2023年成为AI领域最活跃的投资者之一，大幅扩大了对AI初创企业的投资。Nvidia今年已投资「二十多家」公司，范围从数十亿美元的大型新人工智能平台到小型初创企业。「我们不帮助任何人插队，」他说。
对休闲旅行者来说，决定去哪里旅行往往是一个挑战。随着目的地的选择和航班选项日益增多，做出决定可能变得复杂。通过人工智能预订航班和酒店也变得更容易。
12月16日，TheVerge根据获取的内部文件和Lark聊天记录报道称，字节跳动曾秘密使用OpenAI的模型输出文本来训练自己的大语言模型。即便中止使用GPT生成文本之后，代号为ProjectSeed的项目各阶段，仍然频繁使用Azure上的OpenAIAPI对自己的大模型做评估。但时至今日，ChatGPT依旧是生成式AI领域的无冕之王，从回答质量到产品体验，再到生态构建，OpenAI每一步都走到了时代的前面。
2024年将是AI行业承前启后的关键一年，泡沫逐渐褪去，现实的锋芒开始显露。让我们一窥未来，看看AI将在哪几个方面掀起波澜:1.商业化浪潮席卷OpenAI:告别学术沉稳，OpenAI将拥抱市场，推出类似苹果应用商店的平台，主推AI工具和模型的商业化。如何驾驭这股浪潮，考验着人类的智慧和责任心。
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Inpaint_wechat是基于微信AI能力的小程序，实现了图片选定区域的消除修复功能，纯客户端实现，无服务端。产品定位为提供便捷的图片修复解决方案，无需额外的服务器支持。
Feedspace是一款连接企业与用户的反馈AI工具，提供视频、文本、音频和社交媒体反馈收集功能。通过Feedspace，用户能够迅速获取关于项目完成情况、银行服务、公司评价、快递状态等方面的反馈。该产品适用于各种团队和领域，包括产品团队、经营销售团队、产品设计师、人力资源部门、初创企业、教育学习管理机关、电子商务、影响者、非营利组织等。Feedspace还提供丰富的资源和工具，包括博客、快速演示、模板反馈、普遍的问题解答、系统状态、教程等。用户还能够最终靠Feedspace成为合作伙伴，获取高达50%的佣金。产品定价灵活，适用于各种规模的企业。
GPT Chatbot是由OpenAI开发的AI语言模型。GPT采用Transformer架构，擅长理解和生成人类化的文本。经过大量互联网数据集的预训练，GPT理解上下文、句法和语义，使其能够生成相关的回应。GPT的优点是其能够从多样的语言数据中推断出模式，从而完成对话、回答问题和内容创作等任务。与基于规则的系统不同，GPT动态生成回应，展现了在所有的领域的适应性。其应用场景范围从语言翻译到支持创意写作等。通过整合深度学习技术，GPT捕捉复杂的语言结构，使其能够生成连贯且上下文相关的文本。这一预训练阶段赋予了GPT广泛的语言理解，使其成为执行众多与语言相关任务的多功能工具。
Mickey-1928:用于生成米奇、米妮等迪士尼公有领域角色图像的稳定扩散模型
Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。
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Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的办法能够生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。
Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型
该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型，通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成，该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入，因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成，这种方法也能提高样本质量。论文详细的介绍了方法的原理和实验结果。
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