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提供实习证明和奖学金!面向本科生、研究生的 AI 夏令营来了!
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提供实习证明和奖学金!面向本科生、研究生的 AI 夏令营来了!

 Datawhale夏令营  联合发起方:科大讯飞、阿里云天池 无论你是新手还是有AI基础 只要你对AI方向感兴趣,有热情 欢迎你加入DatawhaleAI 夏令营 联合科大讯飞、阿里云天池 面向所有本科生、研究生 提供暑期实践学习机会 第三期正式开放报名 线上活动,全程免费 报名时间:2023/8/2 – 2023/8/15 1 关于AI夏令营 AI夏令营由Datawhale主办、联合科大讯飞、阿里云天池,设置了 机器学习、深度学习、AI for Science 三个方向,结合最新赛事,为在校生提供学习机会,提升专业能力和就业竞争力。 前二期总参与人数已经超过1万人,覆盖1200多所高校,第三期将更加适合初学者,新增了适合就业、科研的大厂赛事项目,首次增加AI for Science。 第二期参与高校排名Top 30 2 你将获得 学习支持:这里没有老师,只有一群热爱学习的贡献者,一起为新手提供支持 大厂项目:筛选了最新的、适合学习实践的大厂项目,帮助在校生增加项目履历 实习证明:提供暑期实践活动证明、实习证明机会,提升就业竞争力 代码精读:逐行解读代码,分享项目实践经验 证书奖金:提供和科大讯飞、天池联名的结业证书和优秀奖学金 社区交流:Datawhale学习者覆盖了海内外1500多所院校,包括清华、北大、交大、复旦、浙大等国内高校,以及MIT,CMU、耶鲁,剑桥等国外院校,和全球的AI学习者一起交流学习,构建没有围墙的同学关系 Datawhale社区介绍 Datawhale 是一个专注于数据科学与 AI 领域的开源组织,汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者,聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。 Datawhale 以「for the learner,和学习者一起成长」为使命,鼓励真实地展现自我、开放包容、互信互助、敢于试错和勇于担当。 同时 Datawhale 用开源的理念去探索开源内容、开源学习和开源方案,赋能人才培养,助力人才成长,建立起人与人、人与知识、人与企业和人与未来的联结。 3 报名申请
论文英文润色费用多少
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论文英文润色费用多少

原标题:论文英文润色费用多少 很多科研人和老师都想使用专业的论文润色服务,但有时候他们会觉得论文润色费用有些高,导致对论文润色服务望而却步。 要知道,对于越来越卷的科研圈,想写出一篇质量优质的英文论文对很多非英语母语的作者并不容易,所以论文的英文润色就变得越来越重要。 想要你的SCI论文发表,少不了出色的表达。而确保论文的英文表达准确、流畅,才能够增强论文的可读性,进而增加论文被接收和发表的可能。 那么,论文润色费用到底有多少,到底高不高呢? 首先,论文润色的费用受到多种因素的影响 比如有的老师在某宝上购买的论文润色服务,千字几十块,看起来物美价廉,有些老师寻求专业的论文润色服务公司的帮助,一篇论文花费几千块也是常有的事。 是什么导致论文润色费用差距这么大? 这里因素有很多,如果我们不考虑不同服务商提供服务的差别,那么同一家服务商里,影响论文润色费用最主要的因素是论文的长度和复杂程度。较长的论文需要更多的润色工作,因此费用相对较高,如果论文涉及多个学科领域或特定的专业术语,润色的难度和工作量也会增加,从而导致费用上升。 当然,不同论文润色服务提供商的服务价格也差距很大。一些知名的润色机构或专业编辑人员可能会收取更高的费用,因为他们具有丰富的经验和良好的口碑。此外,一些机构提供个性化的服务,如针对论文的具体领域或研究方向进行专业的润色,这也可能导致费用的增加。 另外,市场的供需关系也是影响论文英文润色费用的因素之一。在需求旺盛的市场中,润色服务的价格可能相对较高,因为服务提供者的选择更多。相反,如果市场竞争激烈,润色服务的价格可能会降低。 那么,说点实际的,论文润色费用到底有多少呢? 这肯定没有一个固定的答案,因为费用会根据上述因素而有所不同。一些在线平台或应用程序提供自助润色服务,费用可能在每千单词几十元到几百元人民币之间。而一些专业的润色机构或编辑人员可能会根据服务的质量、个性化程度收取更高的费用。 不过,大家一定要明白,找到合适的润色服务并不只是关注价格。 既然钱都花了,那一定要得到更好地服务对吧。 所以,重要的是要确保润色服务的质量。因此,在选择润色服务时,可以综合考虑服务质量、专业性、性价比和沟通反馈等多个方面再做出最适合自己的选择。 返回搜狐,查看更多 责任编辑:
AI标注公司生态调查:一半本科生、宝妈最好用
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AI标注公司生态调查:一半本科生、宝妈最好用

“贫困山村里,没上过大学的女人们在喂养AI。” “富士康工人流向AI标注厂。” “跟AI打工,贫困县也能月薪7000。” 在“有多少智能,就有多少人工”的AI时代,有一批人通过采集现实世界的图像、视频、文字等信息,清洗标注后将数据转化为代码输送给机器,从事这份工作的人叫做数据标注员。 打开关于AI数据标注行业的新闻,我们随处可见上述标题。低门槛、劳动密集、高度程式化、标准操作流水线,成为了数据标注工人身上最大的标签特征。而在国际上,因为有大量的非洲肯尼亚人在做相关工作,他们又有一个灰色昵称,“肯尼亚人”。 而这,也与数据公司的甲方——百度、阿里等,致力于要用技术改变世界的大公司们形成了鲜明的对比。大洋彼岸,数据标注服务公司Scale AI市值73亿美元,彰显了数据公司的资本潜力,也让我们看到了数据公司走向百亿美金估值的可能性。 随着AIGC时代的到来,数据标注员的工作有何改变?上述新闻标签是否是他们的行业常态?数据标注行业现在存在哪些问题?未来又有哪些发展前景?更重要的是,他们展现了AI行业背后的什么样的困难? 带着这些问题,娱乐资本论走进了四家数据标注公司,发现了如下的行业现状: VOL.1.标注行业对员工的素质要求越来越高,本科生占比高 VOL.2.兼职的标注人员中宝妈较稳定,更受欢迎 VOL.3.垂类行业的数据标注订单增多,对垂类标注人才的需求量增多 VOL.4.底层数据标注员的工资与最低工资标准类似 VOL.5.AI只带来了短期的订单增加,小型数据标注公司很卷 VOL.6.多数数据标注公司没有构建自己的数据壁垒 VOL.7.数据公司的发展趋势:①、利用AI技术降本增效 ②、专注于某一垂类的数据 ③、往产业链上游走,做数据采集、合成等 “我们不是富士康的流水线模式。” 当被问及公司的员工现状时,几家数据公司都给出了类似的回答。 龙猫数据成立于2014年,累计服务了60余家主机厂和自动驾驶公司,为客户提供整体的数据解决方案。 今年AIGC爆火后,龙猫接到了很多图文标注、视频标注需求的订单,会有很多多模态应用场景,比如车内座舱的文娱软件等。龙猫副总裁胡邱飞向娱乐资本论指出“这要求标注人员能理解大模型的应用,而大模型会考察几乎所有领域的通识类知识。此外,标注内容要和客户的模型价值尽量贴近。所以这也要求我们找的标注人员绝大多数学历在本科以上。” 龙猫公司一角 针对垂直领域,龙猫则会配备专业领域人员,比如为数学相关大模型招聘会高等数学的人,“如果不是这专业的人,你根本看不出细节上的区别。” 成都的汇众天智总经理骆靖元也在AIGC浪潮后提高了对员工的素质要求,“三四年前对员工的素质要求还不高,但是现在甲方对质量和效率的要求提高了。公司之前90%是大专,现在本科占到了一半,甚至有研究生。” 2018年,做软件的丁一峻,在朋友的引荐下接到了阿里数据标注的订单,2019年创立了飞火大数据公司。之后,出于成本考虑丁一峻回到家乡创业做数据标注公司,“那时的数据标注行业确实能提供大量就业,洛阳数据局2019年的时候也牵头想做数据处理公司,招人好招,但交付难。” 2019年做百度某数据标注业务项目截图 “数据标注本质是高级搬砖。”丁一峻向娱乐资本论指出,“有标注需求的多是大公司,现在很多标注公司会外放做不过来的订单,这就让市面上很多没跟甲方深度捆绑的公司,接的订单都特零碎。这种订单一是边缘化业务,比如小语种。二是时间周期短的业务,很考验外部公司的交付能力。” 这两类订单,也倒逼着丁一峻要提高对员工素质的要求。这期间,丁一峻尝试过和学校监狱合作,相继作罢,“学校要考虑领导、辅导员各种利益分配,监狱对网络要求高,不如找全职。” 飞火大数据公司一角 综合原因下,大部分的数据公司更倾向于招聘兼职人员。沈阳正午数据公司人事小苏接受河豚君采访的前一天,刚在Boss直聘上发了招聘兼职的通知,“行业本身利润有限,全职成本太高了,根本就不能实现。” “我们招人基本要求大专以上,发了以后有上百人联系我,但是很多人没经验。”小苏招聘时,会和兼职强调对数据保密性的要求,“不知道是不是受网络的影响,很多人戒备心很重,听到要保密就不做了。但我们公司有良心,必须强调保密。” 杭州景联文是一家从事数据采集标注、数据融合挖掘的公司,现有1000多位全职标注人员,其CEO刘云涛向河豚君透露,“标注项目难度越来越高,要求标注员的学历和专业知识水平越来越高,比如语言标注团队,要求会各种小语种。医疗标注,需要医学院毕业的学生。” 龙猫则是全职兼职两手抓。胡邱飞透露,“我们现在线上注册用户400多万,活跃全职的1万人左右。”线上之外,龙猫在西南地区做了线下标注基地,“那边高校多,学生素质也更高,员工500人左右。” 龙猫的全职运营会了解兼职的情况,“我们更喜欢用没有全职工作的群体,比如宝妈,她们时间充沛,更好管理,也更稳定。” 整体来说,如今数据行业的标注人员发展如同美团般发展成了全职、服务站、众包等阶梯式的人力模式。胡邱飞透露,“我们线上众包是强管控,最终交付结果都是计件的。” 小苏介绍,目前公司兼职的员工大概两三千,常驻人员1000左右,流失率一半。丁一峻透露,“基础的标注员往往都是属于地方上的最低工资标准,三线城市两三千左右,质检员和项目经理,能到七千左右。” “太卷了。” 这几乎是数据公司们共同的心声。 “我们现在就像河南的食品代加工厂一样,品牌是别人的,工作相当于帮别人养孩子。”丁一峻的公司高峰时有两三百人,现在公司只有40多位员工,“老客户的需求还在,能维持正常运营,但这种单子很鸡肋,一个月几百几千跟办公室采购差不多,利润太低,项目体量也不稳定。数据行业缺乏像苹果、特斯拉一样需求稳定的工厂。不然我也不想裁人,有活还需要找外包。” 骆靖元指出,AIGC爆火后自己招人和以前相比省去了科普人工智能的环节,但在接活上更卷了,“大公司有定期筛选的机制,比如说这批我需要10家公司。那我就从100个里面筛选,其中哪两三个不合适,我再动态替换。这使得一些公司不断报低价,恶性循环。” 为了接到订单,丁一峻一直在努力降本增效,“为了提高效率,我们开发了AI工具,之前2D拉框要8分一个,现在降到了5、6分,操作更便捷。质量上,如果客户不想要目标物低于某像素值的,工具直接调数值,标注员就不用标了。” 但是这种工具标注公司基本只能自用,“同行有能力买的,自己有开发的实力。没开发实力的,出不起这个钱。”说着,丁一峻给我发来了网上开源的标注工具,“每家平台都差不多,都是基于labelme的底层逻辑。早几年能打个信息差,卖平台赚点钱,现在不行了,大家都知道套路,直接上源码加个UI就成产品了。” 某标注工具图 “今年2月GPT刚火的时候订单多了一些,那时大公司的目的更多是为了割韭菜炒股价。后来这些AI大公司发现变现难,七八月份就很少在数据标注上投入了。”保定的数据标注老板周三体说,标注公司遇到的困难,仿佛也印证了AI潮冷去的某种现实,“AI公司的客户很多还是G端,根本不在乎AI能力,更在意能不能喝酒、能不能垫资”。 为了接活,周三体努力降低成本,“2D拉框最早是1毛5一个,现在降到了8、9分一个框。”...
当我尝试使用ChatGPT进行英文论文的润色
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当我尝试使用ChatGPT进行英文论文的润色

作为一个英语小菜狗,想要徒手写出来100词语的英语作文都是困难的,想要写篇英文论文那是更加困难了,好在现在的翻译引擎(包括谷歌翻译、DeepL、有道翻译等),都越来越强大了,所以门槛也是越来越低了。这不我就是先写中文的再翻译成英文的。这里我是用ChatGPT进行辅助,然后再进行修改。由于篇幅有限,我就以刚刚弄完的摘要进行示例,由于是论文,具体的内容我就打上马赛克了,这并不影响对套路的参考。 对于非理科计算的功能(ChatGPT数学计算是真的不太聪明,我实测过),ChatGPT是否强大主要看提问的水平。相当多的人都是不太会提问的,平时在各种技术群里面,我也经常帮网友答疑,但是给我的感受就是我真的不想回答,既是因为我不知道他问的是什么,也是因为我确实不会(见文章『谈一谈技术类学科提问的艺术,做一个正确提问的人[1]』)。 角色设定 首先,你最好先假设一下角色,假设ChatGPT是一个英文论文润色方面的专家。emm,先拍个马屁,让他觉得自己有点牛。 咒语可以参考为:Suppose you are a senior English paper polishing expert. (假设你是一位资深的英语论文润色专家。) 这样他就大概知道自己该干什么事情了。 角色设定是有必要的,没设定范围有时候会迷糊。设定角色后的回答应该会让你更加满意。 主要内容及要求 然后告诉它内容的主题是什么,由于是摘要,你可以告诉它这段话是题目为”xxxx”文章的摘要。这样也是为了方便大概知道是什么领域的内容,在一定程度上可以减少乱用词。 最后告诉它这段话要满足什么要求,比如是SCI一区的论文(emmm,要求提高点,虽然它也不一定懂啥是一区)。 提问ChatGPT的一些套路 检查翻译内容 让ChatGPT检查翻译后的内容并给出润色意见。给出的意见看着还是蛮中肯合理的。 检查翻译的内容 细节优化 优化翻译内容的细节问题 最后检查 最后再检查一下段落是否有语法错误。 最后再检查一下当然,说到语法检查,就不得不提一下Grammarly这个软件。 个人感受 ChatGPT确实非常强大,虽然我目前只是在使用GPT-3.5(GPT-4实在太贵了,20刀每月),可惜暂时受限于OpenAI的开放政策以及国家相关的规定,大部分人还不能愉快地使用。其实国内也有类似的大模型,不如百度的文心一言和讯飞星火(更加推荐讯飞的星火认知大模型,前面公众号也是发文介绍过的,效果和ChatGPT差不多,百度的这个还是有很大的进步空间)。 但是不要对这些智能产品产生依赖心理,因为真的会一本正经胡说八道,要自己做好判断。只能说作为辅助,提高生产力实在是太强了。 引用链接 [1] 谈一谈技术类学科提问的艺术,做一个正确提问的人: https://www.52txr.cn/2022/RightAsk.html

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