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为什么互联网大厂都在争抢应届生,应届生们去了就能带来高产出吗? 第1页

  

user avatar   a-san-shu 网友的相关建议: 
      

因为互联网行业并不需要有天赋才华创意的人,而是可以随时替换“螺丝钉”。

我之前说过很多让互联网人不爱听的话,但这确实是自己通过跟行业人员多年交流总结的经验。

由于互联网行业过去受到外来资本青睐,又享受各种税收优惠,造成行业平均收入较高,当年轻人拿着远超同龄人的工资待遇时,难免会产生一种“自己是精英阶层”幻觉。

而事实上呢,互联网行业早已经发展得极为成熟,各种技术框架、运营流程、管理方法等早已经执行多年,即便是年轻应届生都可以在较短时间(当然你非要说HR眼瞎招了没能力的,那算你赢了)适应工作需求,扮演好螺丝钉的角色。

至于什么公司中长期规划,战略布局之类的玩意儿,首先也不是中下层员工需要考虑,而且我们中国的互联网人看起来光鲜,实质上也就是高级洗稿人,国外有什么东西就抄过来本土化一下(经典笑话:技术问产品“直说吧,你要抄哪家”),没东西可抄了就傻眼。

你看今年国外开始嚷嚷元宇宙,web3.0的概念,国内巨头们也开始蠢蠢欲动了。

真就是一点进步都没有。

于是乎,互联网从业者的996,与其说是持续不断地创造正向价值,不如说大部分时间用于写各种汇报材料做PPT、跟其他部门为了琐事扯皮、沉溺办公室政治、开一些充斥黑话的冗长会议……

以及,摸鱼。

这种方式的好处在于,通过一颗颗螺丝钉能够维持企业的正常运转,而即便有一两颗钉子没了也不至于产生太大影响。

同样的,当螺丝钉用久了之后老化变形,那么就需要找新的钉子替换

尤其是当现在互联网寒冬到来,过去那种看似可以无限膨胀下去的“企业机器”必须进行精简以减少成本开支后,老螺丝钉就更加岌岌可危。

把这种问题想清楚之后,也就没有什么解释不清的道理,而且可以预测的是明年互联网人日子还会更难过(我自己都没有互联网单子做了呜呜哇),必然是大量老螺丝钉要被淘汰,用更加少的新钉子扛起企业继续生存的大旗,看谁能苟到开春。

残酷,但只能接受。


user avatar   zheng-donald 网友的相关建议: 
      

作为快手某推荐算法团队的负责人,近几年接触过不少拿到过这些头部计划的候选人,大部分是国内外顶尖高校院所的博士,以及一部分学术产出丰硕背景优秀的硕士生,自己也直接下场代表公司和团队去用快Star人才计划的高职级、高薪酬去争抢延揽这些顶尖优秀人才,在这里从雇主角度谈谈自己的一些看法。

先说一下为什么要提供远高于应届生群体平均水平的高职级和高薪酬来面向他们做招聘。

首先是和高校及科研院所等体制内学术机构、海外大厂争抢人才的客观需要。能拿到这些大厂头部计划的硕博生,一般学术产出都非常不错,综合素质也过硬,高校和院所等体制内研究机构会是他们择业时非常重要的考虑方向。高校和院所的岗位,一般需要经过一轮非升即走,前期待遇不高,后期带较多学生和项目后,收入预期会有一个大的提升。这类岗位的优势是长期稳定、有一定工作和研究的自由度、有可能通过附中附小解决一部分子女教育问题等,所以吸引力不能完全用薪酬来货币化衡量,外部的工作岗位需要有较高的溢价来弥补这些隐性的吸引力。除了高校和院所外,硅谷、西雅图等地的美国互联网大厂如Google、Meta、Amazon等也是这类人才择业的一个重要选择,特别在疫情前国际交往频繁的时候。良好的工作和生活环境、成熟的职业发展路径、以美元计价的高额薪酬、世界级大公司的光环等,都对这类人才有很高的吸引力。这些都迫使国内的互联网大厂在招聘这类顶尖人才时需要打破通常的应届生招聘模式,通过设立头部人才计划的方式,来提供更高的职级和薪酬待遇做吸引。

其次有打造校园招聘品牌、建立招聘市场风向标的目的。物以类聚,人以群分,人才往往具有集聚效应。通过对顶尖应届生群体的招揽和宣传,有助于在应届生群体中建立最优秀的人都在去某大厂的印象和心智,对帮助招聘其他优秀的应届生非常有帮助。这些头部人才计划针对的优秀学生,往往大部分来自少数的顶尖高校,甚至很多都来自这些顶尖高校的特定少数牛导师带领的高水平实验室。通过师兄师姐与师弟师妹之间人脉关系和口碑传播,也能帮助提前锁定未来顶尖校招生的招聘。

2020年我就和Google、一所985高校争抢过两个优秀的博士候选人,对这里面的激烈竞争深有感触。第一位候选人是常青藤名校毕业研究强化学习方向的博士,手握多篇顶刊定会,拿到了Google Brain的offer,除了二十多万美元的年薪之外,还有近距离接触Jeff Dean等世界顶尖大牛的机会。我们最大的优势是这个姑娘挺想回国的,我们的快Star人才计划为了争取她,提供了相当于阿里P7的职级和一百多万的总包,并依靠团队强大的技术实力和一流的落地场景,最终争取到了她。第二位候选人是清华研究推荐算法的博士,有多篇推荐领域的顶会发表,有985高校计算机系给了Tenure-Track类的岗位和几十万的年薪,附中附小教育质量都不错,未来不用担心学区房的问题。我们同样给到了和第一个候选人差不多的职级和待遇,但最终比较遗憾失之交臂。

接着再谈一下这些顶尖应届生未来能在这些互联网大厂做什么。

阿里、腾讯、美团、字节、快手等互联网大厂作为平台型经济,具有如下几个特点:一是都是直接面向亿级用户群体服务的,具有显著的规模效应,单个技术点的提升乘以10^8,都有可能带来非常显著的放大,比如广告的点击率、用户的内容消费时长等;二是作为数字驱动的经济,效率的提升能够几乎无成本的快速大规模复制在每一个用户身上,效率提升的扩展具有接近0的边际成本;三是也满足二八定律,即平台效率的提升大部分由少数团队贡献的,并且是由少数团队中的少数核心模块贡献的,如阿里妈妈广告中的CTR预估模块、快手短视频推荐中的上下滑排序模型等;四是面临的很多问题是高度挑战的,要么是在经过长时间优化低垂果实已基本摘完的成熟系统继续提效,如广告CTR预估,要么是在无人走过的深水区趟出一条路,如外卖的无人机送货等。

这些特点决定了这些互联网大厂面临的问题靠简单的堆人效果比较差,而一个顶尖人才的破局效果往往比多个一般人才强很多;而一旦突破,依靠很低的边际扩张成本能够快速大规模在数亿用户群上生效,大幅度提高收益。从这个角度来收,一个顶尖人才能为公司带来的价值要远远高于公司为其支付的成本,这也是为什么互联网大厂愿意争抢这些顶尖应届生的原因所在。

顶尖人才的破局能力,4年多前从中科院计算所应届毕业直接加入团队的一位硕士同学让我印象非常深刻。他研究计算机理论方向,有两篇A会论文,理论功底和动手能力都非常强,按现在的标准应该是能拿到快Star等多家的头部人才计划。他在毕业第二年开始就陆续帮我们在冷启动最优匹配、高性能粗排双塔、大规模Learn2Rank等多个方向上取得了突破性的进展,并推广到了公司所有的业务线,不断大幅提升了线上收益,还改变了算法迭代的范式。

互联网大厂是蓬勃发展的中国科技产业的优秀代表,拓展到更大范围的产业如大疆、蔚来、Pony.AI等,奔涌在中国的科技创新、产业升级的一线,既通过技术创新不断拓展生产力的新边疆来做建设,也不断走向国际化扩大中国能调动和利用的市场、智力、资源来谋发展,这些都为中国迈向发达国家提供了坚实支撑,也因为能在更大的市场创造价值而为各种高素质人才提供了大量高薪的岗位,并外溢到周边其他产业,这和我们每一个人都息息相关。当我们羡慕美国人在朝十晚四的轻松工作环境中就能获得高薪时,别忘了背后是Google、Apple、Amazon、Tesla等高科技产业占据科技的制高点攫取全球市场的超额利润带来的。点点星光汇聚而成的才是最璀璨壮美的银河,期待更多的优秀拔尖人才加入到科技创新行业,共同创造更美好的未来。


user avatar   cui-ding-ding-29 网友的相关建议: 
      

不是应届生能带来高产,是应届生中的牛人能带来高产,而大厂抢人本质上抢的是应届生中的牛人。

在重要的岗位上,人跟人之间的差异比经验带来的差异要大的多,比如一个科学家的能力要比普通学者厉害的多,比如《西游记》中八戒和沙僧两个人都打不过猴子等等。

大厂去清北抢人,去国内排名很靠前的大学抢人,去了这些学校还要再拔尖,就是这样的道理,是为了抢牛人。


user avatar   huo-gu-itpang-zi 网友的相关建议: 
      

说说普通人的情况(不要用天才和急缺人才去杠):应届生文化适应特别容易和快。


就像一张白纸,你教什么人学什么,不会有太多的抵触,不会有太多过去的故事和经验。就像小鸭子破壳以后第一眼看到的东西就认为是妈妈一样,人这种本性也是很深的。


你弄个我这样的三十多岁的老油条,来一个新公司,第一就是观察公司文化——这公司是玩命干活的,还是需要吹牛拍马的,还是玩政治的?组里一共有几个派系,背后大佬是谁?直接老板是无能之人,还是混日子的,还是苦行僧,还是野心家,还是天才?


碰到问题,是要实话实说,还是要粉饰,还是要甩锅?老板是怎么打分的、他们压力来自于哪里?老板是一言堂么?是按资历排,还是按能力排,还是按人脉排?


我是应届生的时候,也觉得公司文化都是胡扯,都是用来洗脑和糊弄员工的。岁数大了发现公司文化其实很决定性,决定一个人的未来成长和工作体验。


最可怕的是,老员工会因为过去的经验,和对厂子的观察,而调整自己的输出。比如你进了微软,出三成力气足够了,剩下时间划水便好,如果想升职多搞关系也别纯傻干活;进了比较忙的公司,就得出七成力气,关键时刻能挺身而出,死战不退;如果去了好的有希望的Startup呢,可能力气出到九成;要是自己的买卖,估计力气出到十二成、十五成。


老油条出工特别恶心人啊不恶心公司,正好能卡在人想要的那一表现级别。毕业生哪懂这个,上来都是七八分的力气,所以对于某些厂子,简直是天上掉下来的蛋糕。


老油条还有个run得快的问题。你看岁数大的,进一个大房子先找防火通道在哪里,一个道理。老油条是换个老板都会吓得连夜逃跑——换组或是换公司,根本不好忽悠,不是几句话就能留下的。应届生还在那里傻乎乎为公司拼命呢。


尤其是对于文化非常糟糕的公司,应届生几乎是唯一的招聘希望,因为来的老油条几乎100%会run。


我知道几个文化比较差的公司,一般只收应届生并且给开很不错的条件,原理也很简单:就是赌应届生来了后,不会随便离职;而老油条见多识广,第一不会随便来,第二来了一看不对或是觉得不舒服就跑。


公司文化分三六九等么?当然。


公司文化好的,出去的人大家都愿意要;公司文化糟糕的,出去的人就相对难找工作。


我认为除了热门方向重视对口,其实大部分普通互联网码农的技术方面差别虽大,但文化差异更重要。——或者说,技术不行,别人教教,几个月也就上手了;文化适应不了,那是真恶心人,又恶心公司,又恶心老板,又恶心员工。


应届生除了太不着调的,比如躺家里不肯来上班的,一般文化上的适应都不是问题,这是一大优势。


那你说,我上面说这些,是不是支持了35岁定律?是不是说应届生比老油条要好得多?


现实世界很残酷的是:应届生就那么两年时间,后面也逐渐变成老油条了。——每一个老油条,当年都曾是勤勤恳恳的应届生;每一个老油条,都是遭受过职场毒打的应届生。


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一、因为值得

今天,看到这个问题之后,我很好奇其答案究竟是什么。短暂地思考后,我想,或许还得从企业对人才的渴求以及人才能从企业中获得什么来回答。但因为我个人暂时还没实习和工作经历,有些吃不准,就去请教了一下我的朋友们。

一位快手的老铁给我当头棒喝,他语重心长地说:

“不要为公司担心,公司比你聪明得多,既然公司能给你那么多钱,你就拿着。”

老铁话粗理不粗,既然企业愿意用各种手段争抢顶尖应届生,那其实也意味着使用这些手段对于企业来说是值得的。


二、一个非常重要的隐藏逻辑

对于企业而言,“争抢顶尖应届生”这件事,其中隐藏着的一个非常重要的逻辑在于:所谓“高产出”二字,究竟意味着什么?是高频率的产出,还是高质量的产出?哪一种更“值得”企业争抢顶尖应届生呢?所谓“值得”,又意味着什么?

一个顶尖应届生,能够在很短时间内熟悉公司业务,然后迅速上手正在进行地项目,熟练的在deadline之前做交付,这是“值得”;另一方面,看重应届生的潜力,提供给他优质的科研平台和资源,谋求在未来某个时期的技术突破,这也算“值得”。

在目前互联网争夺战如此激烈的时刻,很多大厂都敏锐的意识到了后一种“值得”的重要性。

前者的“值得”,是给岁月以文明,是一万年太久,只争朝夕,着眼当下,不能不要;而后者的“值得”,是给文明以岁月,是来日方长,不争朝夕,其同样重要,否则只能是昙花一现,何以谈及技术改变世界呢?

也正因如此,华为的「天才少年」、阿里的「阿里星」、腾讯的「大咖」、快手的「快star」等,才相继出现,为的就是“来日方长,不争朝夕”。

举个例子,华为目前已有的人才中,有700多位数学人才,800多名物理人才,至于进行基础研究的人员有1.5万人。对于前者而言,这么多的数理化基础研究人才,是当下公司的包袱,是无法立即做出产出的累赘,尤其是在华为被打压的当下苦难时期。但就长远而看,只要目前能满足温饱,着眼“未来”才是更关键的。

阿里星计划负责人就曾谈到,自己更希望有新鲜敢想敢干,不屈于平凡的同学加入,这是对应届生潜力的看重,而非实际业务能力,否则为什么不招一个真正的业界专家呢?

快手创始人宿华也曾言,公司有几种,有一种是解决一个社会问题,去挣更多的钱,还有一种是去挣很多钱,去把这个问题解决得更加好。快手希望自己是后者,于是便有了「快star」——让有恒心者有恒产,有恒产者有恒心。

写到这里,我突然想起了一段很有趣的对白。

三体3中,丁仪两眼茫然地看着无限远方,一边笨拙地操纵着超导腰带向舱门飘去,一边转身说道:

“孩子们,你们知道我这些年都在干什么吗?在大学里教物理,还带博士生。”

“孩子们啊,我这两个世纪前的人了,现在居然还能在大学里教物理。”

这句话听起来是多么的感伤,是因为地球文明没有能写业务,做产品的企业吗?绝非如此,看看冬眠之人醒来时的目瞪口呆和茫然无措,你就知道这个世界发生了多大的变化。

但是,由于基础学科被智子锁死,人类最终还是输的一塌糊涂。

我还想起了,那个9岁时就知道了费马大定理和哥德巴赫猜想的张益唐博士,公认的北大数学系78级最强存在。

可是后来,他毕业后即告失业。毕业后的张益唐,既没有发表论文,也没得到导师的推荐信,甚至连一份基本的学术类工作都不好找。莫宗坚之后回忆起张益唐的毕业时光,写道:“当我看着他的眼睛时,我发现了一个令人不安的灵魂。”

因此,他只得一边坚持自己的数学研究工作,一面努力打杂刷盘子来维持生计。直到1999年,才获得一个临时工教职,并于2005年转正为讲师。

如此生活三十年,直至数学界将他遗忘。不过,他并不这么想。2013年,当他在《数学年刊》上发表《素数间的有界距离》时,也不过只是一位默默无闻的讲师。

我时常在想,倘若我们那时能够有像「阿里星」或者「快star」之类的技术/科研人才“储备”计划,是不是就长远来看,我们的前进步伐会更快一些呢?

幸而,我们现在有了诸如“北斗”、“大咖”、“快star”等计划,让更多的人才为国内企业所能拥有,这自当是后一种值得的“高产出”。


三、旧技术的回光返照与温床

成吉思汗的骑兵,攻击速度与20世纪的装甲部队相当;北宋的床弩,射程达一千五百米,与20世纪的狙击步枪差不多;但这些仍不过是古代的骑兵与弓弩而已,不可能与现代力量抗衡。

基础理论决定一切,未来史学派清楚地看到了这一点。而你们,却被回光返照的低级技术蒙住了眼睛,你们躺在现代文明的温床中安于享乐,对即将到来的决定人类命运的终极决战完全没有精神上的准备。

章北海的这段话不可谓不精彩,很多企业总是追逐短暂地利益,热爱回光返照式的欣喜,而却忽视了长远的未来发展。最终的结果,不过是被循环往复的后浪拍死在沙滩上,尸体腐烂溃败。

更长远的目标自当是愿意放弃眼下的享乐温床和即时肉眼可见的利益,去耐心等待一段较长时期的技术蛰伏,进而引来突破。小说里这是决定人类命运的终极决战,小说外这是决定企业长久发展的必然选项。


接着,让我们从另外一个方面来谈谈

对90后、95后的人才来说,兴趣带来的内在驱动力是超过外在激励的驱动力的。能否在工作当中给他们更多自主权,让他们基于自己的兴趣发挥出更多的创造力,这实际上成为了很多求职者的重要考虑选项之一。

甘愿放弃360万年薪来到华为的张霁师兄是这样想的,“本硕博”9年都在清华读书的张阳洋选择加入「快star」时也是如此想法。不得不说,天才们对自己的期待,总是惊人的相似。


四、磨刀不误砍柴工

低处的果子固然可口,但总有人喜欢登高望远,尝尝上面的果实究竟是什么味道。

总有人讨厌那些精致的技术外壳之下包裹着的钻木取火技术,想去改变这一切,为什么不耐心等等他们呢?

华为天才少年、阿里星、腾讯大咖、美团北斗、快手快star,就是为了把这些人拉过来,等待他们慢慢成长。对于天才们,自然也是十分乐意,因为那正是他们对自己的期待。


user avatar   zhu-wang-xiao-miao-o 网友的相关建议: 
      

一、 一个并不简单的决定

看过我之前回答的朋友可能知道,我是一位《三体》小说的忠实爱好者。

《三体》三部曲带给了我们许多震撼,从太阳系到半人马座α星、从三维到二维、从过去到将来、从被遗忘的旧时光到时间的尽头。远处,是随着二向箔渐渐如瀑布般跌落至二维的浩瀚太阳系;近处,则是与现实世界如此紧密连结的动人叙述。

虽然“近”在眼前的后者常常被人遗忘,但这却是《三体》超然魅力当中不可或缺的一部分。

刘慈欣在书中里曾说道:「在中国,任何超脱飞扬的思想都会砰然坠地的,现实的引力太沉重了。」

这是一句非常反映现实的话语,整个社会所弥漫着的焦虑,已经压碎了很多人心里向往天空自由飞翔的渴望,也压碎了他们超脱飞扬的思想,与现实所相违背的一切不切实际想法,都被抛置于脑后。

近年来,“内卷“、”做题家“和”转码“等词在网上相继爆火,尤其是愈演愈烈的”转码“热,也算是上面这句话的回应吧。正应了罗素那句话:我们两次出生于这个世界,第一次是为了存在,第二次则是为了生存。

对于很多计算机领域的同学,以及通过”转码“等方式来缓解焦虑的应届生求职者们来说,选择去哪里,就变成了“第二次出生”当中一件非常重要的事情。

华为的「天才少年」、阿里的「阿里星」、美团的「北斗」、快手的「快star」等,是很多人所耳闻能详,也是心向往之的,互联网行业的人才争夺战,可谓是愈演愈烈了。

毕竟,生存可是件大事儿,对于企业和个人来说皆是如此。

二、 互联网人才争夺战

古往今来所有的努力,所有的奉献,所有的灵感,所有如日中天的人类天才,都注定要在太阳系的无涯死亡中灭绝,而整个人类成就的殿堂,必然无可避免的被埋葬在毁灭的宇宙碎尘下。

然而,尽管死亡是自然控制伟力的记号和标志,但人仍然是自由的。

人是自由的,而他们的选择也是自由的。对于那些技术天才们来说,到处都是就业机会。当面临着人生新抉择的时候,他们更多考虑的是,去哪里才可以最大程度地用自己的所学创造更大的价值,带给更多人愉悦的体验呢?

例如去年的一条新闻,武昌理工学院2009级本科生张霁入选华为“天才少年“计划。大家都知道他很强,在ATC, DAC, ICPP, SIGMOD, VLDB, IEEE TPDS等会议和期刊上发表论文多篇,国内、国际专利很多,各种奖项拿到手软。

但是,有一点是很多人没有提及到的,那就是他拒绝了一份年薪超过360万的offer,为的是能够和一群志同道合的人做有意义的事。

他认为“这在很多他了解到的公司是很难具备的,但是华为可以做到。”,因此,即使他还拿到了腾讯、IBM、阿里巴巴、深信服、以及两个初创公司的offer,却依旧成为「天才少年」计划的成员。

提及这点可能会让人惊讶,但其实这也并不是个例。比如,美国斯坦福大学的顾梦琦博士,也曾放弃一份来自全球顶尖互联网公司在美国湾区的工作机会,加入上市不到一年的快手「快star」计划。

作为在ICML、NEURIPS、KDD、ICLR顶会和JAIR、JRSSB 期刊发表过如此多文章,于Google Brain实习过,师从Susan Athey(不知道的可以查查这位履历)的人,选择毕业后回国工作,这实在是很少见。

她认为“自己想选择一家和自己价值观契合的公司,和一群善良的人一起为别人带来好的改变。“

顾同学和张霁同学的履历很是相似,像这样的还有很多,例如「阿里星」offer持有者,负责阿里云数据库技术的谢小龙,美团的「北斗」少年高成良等……

顺便多说一句,认识这位高师兄的过程比较有趣,还是通过一条小新闻了解到的,原因是作为外卖配送业务的算法工程师,其曾长期作为骑手来体验送餐过程,为的是改善算法。(更多内容可以参考:zhihu.com/question/4119

话又说回来,因为足够优秀,天才们并不需要为了一份像样的工作而发愁苦恼,所以缘从何起做出如上选择,而这又是否真的值得呢?

三、 值得与否?

或许有人会觉得,互联网大厂get如此之多海量人才的意义何在?究竟是得还是失?

在我看来,这必然是一笔稳赚的买卖,对于双方皆是如此。

求学时代,对于很多人来说都是十分快乐的,尤其是运用创新的方法解决那些过去从未被解决过的新问题时,所产生的满足感和自豪感。

在问题得到解决的时候,就会有一种哥伦布发现新大陆一样的快感,这是做重复性工作远远无法体验到的。

但科研毕竟是天马行空的,落到实际还需要很长的路。很多公司并不想要天马行空,只需要重复性的工业技术累加。而包括“天才少年”、“阿里星”、“快star”在内的各类人才计划,都是想要提高技术储备,加大研发力度,而非去拥抱高速的商业化进程。

面对茫茫宇宙,人类实在是太过弱小,漆黑的夜色中,眺望浩瀚天际,我们终究还是想做一些真正意义上的事情,踏上漫漫自我前进之路,而非总是原地打转不停。

互联网公司们正在一步步加大对技术的投入,希望更进一步提高技术储备,应对新的基于未来的挑战,以此实现长远性质的“技术改变生活”。而参与者,则会比以往任何一代人都更容易接受和感知到新技术的脉动,这是他们应得的——千变万化、日新月异的世界。眼光更为长远的技术储备与发展,则是最主要的驱动力之一。

从研发投入数额上来看,华为、腾讯、阿里自然占据最主要的地位,但一些后来者也在逐步加强自己的研发投入,且占比之高,特为尤甚。例如,2021 年美团用于研发的支出占到美团收入比重的9.7%,上年同期的占比则是8.4%。而快手的研发投入占比,则一直都显很高,例如,其2021年第三季度的研发支出占总营收的比例为20.6%。

同投资占比上可以看出,快手从开始就是一家高研发占比的公司,此外,其还有自己的博士后工作站点,以此来连接产业界和学术界。虽然从研发投入数额上来讲,华为、腾讯、阿里是三家大头,但从百分比上看,后来者是要超过它们的。

这样大比例的投入,即表明了其对于技术的追求和渴望;同时也让我们能感受的到,要服务如此庞大的互联网用户群体,果然只有技术才是主要的保障和驱动力啊!

技术含量过硬,需要长期巨大的投入,这需要一定的盈利能力,而将商业化作为手段,则能很好地成为技术发展和运转这个目标的动力来源。

四、 高处的人参果

2016年,AlphaGo横空出世。接着,便迎来了其与李世石的世纪人机大战,鏖战五局之后,AlphaGo终以4比1的总分获得胜利。这件棋坛盛事,可以说的是人工智能在公众视野中的最终一个引爆点了。

自此以后,人工智能便成为了一个公众口中热度很高的话题。而基于人工智能的产品,也开始陆陆续续地涌现,可谓是遍地开花。

各类棋牌类竞技游戏相继被人工智能所攻破;微软搜索推出了自己的人工智能小冰;百度也开始实验自己的无人车;AR/VR等产品开始进入普通人的生活;而Style Transfer技术,则更是生成了无数千奇百怪的艺术作品。

AI智能的发展,是持续前进的,但是,千万不要被不断编织的人工智能神话所欺骗,渴望从“摘尽的低矮果实”中立马寻觅出高处的人参果——尽管低处仍然也有好果子,尽管目前也有能承载起人们寻求新突破的希望性研究课题。

虽然,并非所有的公司都有能力和意愿去放弃短期的效益,来耐心地等待长期的回应。但,还是有一部分互联网公司,它们正在一步步加大对技术的投入,希望更进一步提高技术储备,应对基于未来的挑战和机遇。

就长远来看,愿意放弃短期效益,来换取长期回应,这种理念自然是值得的,也是正确的,不仅仅是为了企业,对于这些灿若星辰的star们来说,也算是梦回求学时代了,自然十分欣喜。

举个例子,我的一位校友沈昊师兄,毕业于浙江大学人工智能领域何晓飞老师实验室,而后成为「快star」计划一员,加入了快手多模态内容理解部。

谈起多模态内容理解,这其实是一个非常复杂的技术。

须知,一个短视频由文字、声音、图像等多个元素组成,过去AI技术可以通过声音、图像识别出文字,但现在技术希望识别并理解这些元素的集合。

多模态理解的意义,是希望算法也可以具备感情,让机器像人一样理解视频,从而让推荐系统更精准的为用户推荐视频。例如,分辨出一对儿年轻男女的kiss,究竟是久别重逢的爱吻,还是分手前的绝决仪式(逃

要模拟人脑,并实现精准理解,注定是一个庞杂的系统性工程,是上文中“高处的人参果”,至少要走10年、20年,甚至更长,因为当下人工智能的发展水平,还处于早期阶段。师兄的选择,自然是愿意耐心等待时间,等待其去攻克技术上之“珠穆朗玛峰”的地方。

当你凝视深渊时,深渊也在凝视着你,无数飘荡在太空中的星系和文明,都在无可避免地凝视灭亡,走向灭亡,又何止人类。但起码,要做些能刻在冥王星墓碑旁“石头”上的事情,要能搞出点有趣的创新和乐趣出来,这是师兄的选择,希望以后也能成为我的选择。

五、 总结

整个宇宙的历史,就是宇宙不断死亡的过程,也许当今大部分人的共同之处在于,从记事那天起,焦虑无时不在,如附骨之疽,挥之不去,直至生命的消失殆尽。

偶尔梦醒时分,或许你会觉得人生如梦一般,分不清自己是人,还是蝴蝶,而沮丧和焦虑,也随之到来

可是,改变未来并非只是天才的梦想,也并非成为star才能完成,更不需要送出DX3906来彰显自己的独一无二。或许,只需要作为小小个体的1379号监听员的一丝善念,便能够立即拯救那颗位于遥远四光年之外的美好星球。

对于我们,更多的,或许只是一次认真的思考与选择——而人类于冥王星墓碑旁的石头上,便会刻下你的名字。


user avatar   huo-hua-de-41 网友的相关建议: 
      

这真是个好问题。为什么在互联网领域,优秀的应届生那么值钱?为了争夺优秀的应届生,各个大厂都推出了相应的人才计划,如:华为的天才少年,阿里的阿里星,腾讯的大咖计划和快手的快star。下面我来谈谈我的一些想法。

互联网正在军队化

首先,现在互联网从增量时代进入了存量时代。大家都没有办法把蛋糕做大了,就只能相互抢对方的蛋糕了。程序员们喜欢自称“码农”,但程序员的职业性质并不贴近农民或者农民工,而更贴近军人或者雇佣兵。

程序员的战场就是互联网的时间战场,每个用户能够上网的时间是有限的,多用这个app一会儿,就要少用另一个app一会儿。所以互联网公司之间总在不断攻伐,想要吃下对方的地盘。这样的局势未来十年不会改变。

想在互联网战场上取胜,采取“韩信点兵,多多益善”的策略,把自己的程序员搞得多多的,是不是就能“80万对60万,优势在我”?可惜答案是否定的。

在土建行业,10个人建一个房子需要10个月,100个人建一个房子只需要1个月。只要雇佣十倍的工人,就可以把工期缩短到原来的1/10。

但在互联网行业有一个人尽皆知的传说 -“人月神话”。与在土建行业,十倍的力工,可以带来十倍的速度不同,在互联网行业,100个普通程序员的产出,不如10个优秀程序员的产出。这是因为互联网行业的工作中,存在大量沟通、协调与对齐的内耗。协作网络中的人数越多,沟通成本就越高,内耗就越严重。类似梅特卡夫定律,随着协作网格中人数N的增加,沟通成本的提升往往是N^2,最终降低项目工作效率。这就是人月神话的内涵。

因为人月神话的存在,单纯堆人数并没有办法提高战斗力。所以,只能换一个思路,只用精兵强将。提高战斗力的最佳方式是提高单兵素质和任用最能干的将军。而一届应届生里最优秀的兵源就那些,而未来的将军也大概率从他们之中诞生。所以优秀的应届生,各大互联网厂商真是抢疯了。

优秀应届生的高产出

说实话,互联网的确是最能放大人和人差距的行业。虽然是同龄人,但在互联网行业,人和人的差距真的可以比人和狗的差距还要大。我就认识一批优秀的应届生。一个小朋友刚工作8个月,就从零搭建起大规模预训练架构,并且训练出业界领先的大规模预训练模型,该预训练模型成功冲击到了CLUE分类任务榜单第一名。还有一位同学,专注提升照片风格化的效果,缩短照片风格化特效的开发周期。过去,平台可能需要上千张图片来确定一种特效,现在只要100张。这是技术带来的突破性飞跃。这两位同学都在毕业1年内,成为项目负责人,实现自身的高速成长。

个人奋斗固然重要,但也要看历史的进程。这两位同学固然都是非常优秀的苗子,但也要优秀的土壤来让他们茁壮成长。再优秀的程序员,要在互联网战场建功立业,也必须要有强力的赛道来支持。这两位同学为啥发展这么好?因为他们都选择了快手的快star项目作为自己职业生涯的起点。

短视频赛道

要说现阶段还有那些赛道比较有前景,短视频绝对算一个。未来图文向视频迁移是大势所趋。相比于文字,这世界上大多数人还是更喜欢看视频(视觉阅读者),而文字阅读者是少数。过去20年,互联网起步于文字,那是因为以当时的技术、算力、IT基础设施只能支持文字网页。随着算力的爆发,IT基础设施的完善,视频必将成为互联网内容的主流载体。

另外,从技术的角度讲,我也看好短视频。计算机视觉技术曾经最大的落地场景是安防,而未来最大的落地场景是短视频。现在抖音、快手、视频号每天都新增至少上百万视频,给视频内容的分析、处理、推广等带来了巨大的商业空间。机遇与挑战并存。

对于应届算法同学,我还想谈谈赛道与产出的关系。为什么在互联网做算法值钱,因为互联网算法具有很强的“规模效应”,你做的算法提升1个点,在整个系统上产生的效果是1%*用户规模(或者流量规模),将得到显著放大。如果赛道是一个成长赛道,模型效果提升 * 用户规模提升,最终收益是以非线性的平方速度增长。如果赛道是一个衰退赛道,模型效果提升1个点,而用户规模衰减2个点,最终你做的算法可能并没办法带来真正的收益,顶多只能减缓衰退。但从这个角度讲,对于算法岗,选择一个好的增长赛道至关重要。

应届同学还会有一个疑虑,按你说的似乎短视频赛道的用户也增长到头了呀,为什么还是一个好赛道呢?虽然短视频经过过去几年的高速增长,现在用户DAU的增速也慢慢放缓,但是前几年只是粗放式增长,赛道几大玩家都要注意力集中在抢人,还没有对吸引来的用户深耕细作。“肉”先抢到锅里了,还愁不能慢慢吃么。另外一个角度,内容的载体都从图文变成视频了,还能再退回去吗?我看是不可能了,all in video才是正确的选择~

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user avatar   wang-wei-23-64-15 网友的相关建议: 
      

应届生是集中招聘集中入职的,大厂HR和面试官,从八月到十月奋战三个月,就能解决一年内近半数招聘任务。一次校招宣讲会能覆盖上千名学生,而且学生心思单纯,聊两句就知道候选人手上有啥offer,想不想来。

如果你是HR,在12月社招,大概率斩获寥寥。有的公司年终赶项目,加班加到吐,直接挂电话不理你;有的人工作稳定,只是在网站上挂个简历,根本没想换工作;有的人等今年的年终奖发了才能跳槽,拿了offer还要等几个月才能入职;有的人工作日白天不方便接电话,只能晚上联系聊个十几分钟;有的人只有周末才能约时间机考面试......这时候你会发现,校招生基本上都没有这些问题。

就像过去的赶集,和现在的双十一大促一样,最集中的活动必然吸引最多的注意力。


user avatar   bao-ma-63-14 网友的相关建议: 
      

人的睡眠偏好被称为“睡眠类型”或“时型”(chronotype),具体分为早睡早起的“清晨型’(morningness),晚睡晚起的“夜晚型”(eveningness)和不早不晚的中间型,中间型占的比例可能最多,而睡眠类型一般相信是先天性加上后天环境的影响。 一般以11点睡眠为中间型的分界,题主想比较的10pm – 6am的睡眠模式属于早晨型,而2am – 10am睡眠模式属于夜晚型。

我们大脑中的下丘脑维持着人体的总生物钟,称为视交叉上核(SCN)。而人体大部分细胞器官都维持各自的子生物钟(peripheral clock)。 SCN从瞳孔接收光信息,维持大概24小时的昼夜节律,SCN通过神经系统(自主神经,autonomic nerve),荷尔蒙系统(下丘脑-垂体,hypothalamo-pituitary)等的信号(例如乙酰胆碱、褪黑素、皮质醇等)跟其他细胞器官的子生物钟沟通和同步。总生物钟SCN主要通过光线作出反应,细胞器官的子生物钟主要通过饮食和身体运动调整。 饮食包括食物质量、食物的卡路里和进食时间等都在影响子生物钟,这些饮食和运动因素称为“授时因子”(zeitgebers)。授时因子会推迟或加快大脑总生物钟的时间,生物钟的时差称为“相位偏差”(phase-shift)。所以总生物钟接收光信号后,会影响身体细胞器官的功能,而细胞器官则对进食和运动作出反应,影响大脑的总生物钟。 所以我们晚间的光线,进食时间和运动时间等,都是影响我们生物钟的“睡眠类型”的环境因素。

习惯了晚睡晚起的人都会觉得自己是夜猫子,一定是夜晚型的,相反习惯了早睡早起的一般都觉得自己是早晨型的,但其实有更科学的方法分析诊断究竟个人属于哪一个睡眠类型的:问卷方法或DLMO测试方法。问卷方法顾名思义是通过回答问卷得出量表分数,两个公认比较准确的问卷量表是“慕尼黑时型问卷.” (MCTQ) 和清晨型-夜晚型量表(MEQ),两者都有一定的准确度,但公认最准确达到是“褪黑素昼夜节律时间”(DLMO),原理是人的内源褪黑素在准备入睡前会增加分泌,DLMO是通过晚上到早上收集尿液或唾液化验评估褪黑素在不同时点分泌的状况以作出最准确的判断。有研究比对了MCTQ和MEQ跟DLMO的差异,[1]发现偏差还挺大,所以就算较为科学认可的问卷都不能准确反映人体真正的睡眠类型,我们自己猜可能就更大偏差了,也许我们不应该过早给自己下定论,自己一定就是夜晚型一定需要晚睡。光线压抑褪黑素的分泌,推迟正常睡眠时间,造成人为的“晚间型”睡眠模式,对健康造成隐患。[2]

大量研究比较过夜晚型和早晨型人群的代谢性指标发现夜晚型的人出现各种代谢性疾病更多,2015年的对照组研究,[3] 韩国的研究人员把1620名年龄在47-59岁的人群样本归类为早晨型(29.6%),夜晚型(5.9%)和不早睡也不晚睡的中间型(64.5%)。研究发现只有夜晚型的人群跟更高的代谢性疾病有关,特别是男性,夜晚型的男性患上糖尿病的风险是298%,肌肉缺乏症的风险是389%,而女性出现代谢综合征的风险也高达222%。

研究也发现夜晚型人群更容易出现胰岛素抵抗。2013年日本的一项对照组研究,[4]比对了早晨型和夜晚型的糖尿病受试者,发现夜晚型的受试者,反映中期血糖水平的HbA1c和LDL水平更高,更难控制血糖水平。

夜晚型也跟精神健康有关联性,2019年美国约翰霍普金斯大学等多家大学学者发表的研究,[5] 分析了362家学校的2.9万高中生,发现夜晚型学生出现情绪问题,行为问题的风险更高,而精神健康分数也越低,尽管考虑了睡眠时长的因素,睡眠时间越晚,出现精神健康问题的风险就还是越高。

2019年的文献回顾,[6] 也发现夜晚型的成年人跟抑郁症,药物滥用,睡眠障碍和精神障碍有关联性。

哥伦比亚大学的横断研究,[7] 也发现夜晚型的女性跟心血管疾病有关联性,夜晚型女性的心血管风险增加241%。

那为什么夜晚型的人更容易出现各种代谢性疾病和精神健康问题? 因为晚睡很多时跟不健康的饮食和“错误”的进食时间有关。 [8] 研究发现夜晚型的人晚上摄入更多的卡路里,而晚上摄入卡路里增加肥胖风险。

哈佛大学和爱荷华大学的学者在2019年发表的对照组研究,[9] 跟踪了872名受试者一年时间,得出早晨型和夜晚型受试者的饮食跟健康关系的有趣的数据。研究发现夜晚型人群在晚间摄入最多卡路里比例的,相对同是晚间型的人但晚间摄入卡路里最少比例的,肥胖风险增加5倍!夜晚型人群晚间吃碳水化合物和蛋白质多的,肥胖风险分别增加4.5倍和3.7倍,但早晨型的人没有同样的风险。

题主也问到晚上10点睡到清晨4点是否健康,其实成人的最佳睡眠时长是7到9小时,已经有大量的流行病学研究发现过短和过长的睡眠时间跟疾病和死亡率有J型或U型关系。例如青岛大学发表的荟萃分析,[10] 包括了35个研究一共150万人的样本,当中有14万个死亡案例,发现睡眠时间时长在7小时,全因死亡率最低,过短和过长的睡眠可能跟健康问题有关,最佳全因死亡全因死亡率,建议大家7小时睡眠可能可以降低死亡风险。所以一天6小时睡眠并不是最理想的。

综合上述近年的研究,人的睡眠类型有早晨型的早睡早起型,夜晚型的晚睡晚起型,和正常作息的中间型,睡眠类型受先天因素和环境因素影响,晚间光线会推迟我们的生物钟,造成人为的夜晚型睡眠类型,而夜晚型睡眠模式增加糖尿病,心血管病和精神健康风险。这些风险起码部分跟饮食模式有关,如果晚睡晚起的人可以减少晚间摄入的卡路里,实行更健康的饮食模式,研究发现可以大幅降低肥胖和代谢性风险。

参考

[1] Kantermann, T., Sung, H., & Burgess, H. J. (2015). Comparing the Morningness-Eveningness Questionnaire and Munich ChronoType Questionnaire to the Dim Light Melatonin Onset. Journal of biological rhythms, 30(5), 449–453. doi.org/10.1177/0748730

[2] Ashbrook, L. H., Krystal, A. D., Fu, Y. H., & Ptáček, L. J. (2020). Genetics of the human circadian clock and sleep homeostat. Neuropsychopharmacology : official publication of the American College of Neuropsychopharmacology, 45(1), 45–54. doi.org/10.1038/s41386-

[3] Yu, Ji & Yun, Chang-Ho & Ahn, Jae & Suh, Aly & Cho, Hyun & Lee, Seung & Yoo, Hye Jin & Seo, Ji A & Kim, Sin Gon & Choi, Kyung Mook & Baik, Sei Hyun & Choi, Dong & Shin, Chol & Kim, Na-Hyung. (2015). Evening Chronotype Is Associated With Metabolic Disorders and Body Composition in Middle-Aged Adults. The Journal of clinical endocrinology and metabolism. 100. jc20143754. 10.1210/jc.2014-3754.

[4] Iwasaki, M., Hirose, T., Mita, T., Sato, F., Ito, C., Yamamoto, R., Someya, Y., Yoshihara, T., Tamura, Y., Kanazawa, A., Kawamori, R., Fujitani, Y., & Watada, H. (2013). Morningness-eveningness questionnaire score correlates with glycated hemoglobin in middle-aged male workers with type 2 diabetes mellitus. Journal of diabetes investigation, 4(4), 376–381. doi.org/10.1111/jdi.120

[5] Gariépy, G., Riehm, K. E., Whitehead, R. D., Doré, I., & Elgar, F. J. (2019). Teenage night owls or early birds? Chronotype and the mental health of adolescents. Journal of sleep research, 28(3), e12723. doi.org/10.1111/jsr.127

[6] Kivelä, L., Papadopoulos, M. R., & Antypa, N. (2018). Chronotype and Psychiatric Disorders. Current sleep medicine reports, 4(2), 94–103. doi.org/10.1007/s40675-

[7] Makarem, N., Paul, J., Giardina, E. V., Liao, M., & Aggarwal, B. (2020). Evening chronotype is associated with poor cardiovascular health and adverse health behaviors in a diverse population of women. Chronobiology international, 37(5), 673–685. doi.org/10.1080/0742052

[8] Mazri, F. H., Manaf, Z. A., Shahar, S., & Mat Ludin, A. F. (2019). The Association between Chronotype and Dietary Pattern among Adults: A Scoping Review. International journal of environmental research and public health, 17(1), 68. doi.org/10.3390/ijerph1

[9] Xiao, Q., Garaulet, M., & Scheer, F. (2019). Meal timing and obesity: interactions with macronutrient intake and chronotype. International journal of obesity (2005), 43(9), 1701–1711. doi.org/10.1038/s41366-

[10] Shen, Xiaoli & Wu, Yili & Zhang, Dongfeng. (2016). Nighttime sleep duration, 24-hour sleep duration and risk of all-cause mortality among adults: A meta-analysis of prospective cohort studies. Scientific Reports. 6. 21480. 10.1038/srep21480.




  

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