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找到最新的AI辅助招聘职位
AIAssistedJobs.com是一个招聘平台，列出了全球需要大型语言模型、提示工程和Chat-GPT等技术的最新职位。它提供了大量的AI相关职位，帮助求职者和招聘公司匹配。
人类中心语言模型和模拟器的领导者
Nous Research专注于开发以人为中心的语言模型和模拟器，致力于将AI系统与现实世界用户体验对齐。我们的主要研究领域包括模型架构、数据合成、微调和推理。我们优先开发开源、人类兼容的模型，挑战传统的封闭模型方法。
Anthropic提供的教育课程，涵盖API基础和提示工程等领域。
Anthropic's educational courses是一个在线教育平台，提供关于如何使用Anthropic的API和提示工程技术的课程。这些课程旨在教育用户如何有效地与AI模型交互，提高工作效率和学习新技术。产品背景信息显示，这些课程适合希望深入了解AI技术和API使用的专业人士和学生，课程内容覆盖从基础到高级的多个层面。
利用大型语言模型（LLM）进行创新研究的智能代理
CoI-Agent是一个基于大型语言模型（LLM）的智能代理，旨在通过链式思维（Chain of Ideas）的方式革新研究领域的新想法开发。该模型通过整合和分析大量数据，为研究人员提供创新的思路和研究方向。它的重要性在于能够加速科研进程，提高研究效率，帮助研究人员在复杂的数据中发现新的模式和联系。CoI-Agent由DAMO-NLP-SG团队开发，是一个开源项目，可以免费使用。
高效能小型语言模型
Zamba2-7B是由Zyphra团队开发的一款小型语言模型，它在7B规模上超越了当前领先的模型，如Mistral、Google的Gemma和Meta的Llama3系列，无论是在质量还是性能上。该模型专为在设备上和消费级GPU上运行以及需要强大但紧凑高效模型的众多企业应用而设计。Zamba2-7B的发布，展示了即使在7B规模上，前沿技术仍然可以被小团队和适度预算所触及和超越。
为复杂企业打造的AI工具
LLMWare.ai是一个为金融、法律、合规和监管密集型行业设计的AI工具，专注于私有云中的小型专业化语言模型和专为SLMs设计的AI框架。它提供了一个集成的、高质量的、组织良好的框架，用于开发AI代理工作流、检索增强生成（RAG）和其他用例的LLM应用程序，包括许多核心对象，以便开发者可以立即开始。
高性能浏览器内语言模型推理引擎
WebLLM是一个高性能的浏览器内语言模型推理引擎，利用WebGPU进行硬件加速，使得强大的语言模型操作可以直接在网页浏览器内执行，无需服务器端处理。这个项目旨在将大型语言模型（LLM）直接集成到客户端，从而实现成本降低、个性化增强和隐私保护。它支持多种模型，并与OpenAI API兼容，易于集成到项目中，支持实时交互和流式处理，是构建个性化AI助手的理想选择。
视频面试软件，简化招聘流程
interview.co是一个专注于简化招聘流程的视频面试软件。它通过提供在线视频面试、AI问题生成器和面试管理工具，帮助企业高效地筛选和评估候选人。产品背景信息显示，interview.co旨在解决传统面试中的时间消耗、日程安排困难和成本高昂等问题。价格方面，interview.co提供试用版，具体定价信息需进一步探索。
高效准确的AI语言模型
Llama-3.1-Nemotron-51B是由NVIDIA基于Meta的Llama-3.1-70B开发的新型语言模型，通过神经架构搜索（NAS）技术优化，实现了高准确率和高效率。该模型能够在单个NVIDIA H100 GPU上运行，显著降低了内存占用，减少了内存带宽和计算量，同时保持了优秀的准确性。它代表了AI语言模型在准确性和效率之间取得的新平衡，为开发者和企业提供了成本可控的高性能AI解决方案。
通过生成式AI激活人类潜能
Stability AI是一个专注于生成式人工智能技术的公司，提供多种AI模型，包括文本到图像、视频、音频、3D和语言模型。这些模型能够处理复杂提示，生成逼真的图像和视频，以及高质量的音乐和音效。公司提供灵活的许可选项，包括自托管许可和平台API，以满足不同用户的需求。Stability AI致力于通过开放模型，为全球每个人提供高质量的AI服务。
连接大型语言模型与谷歌数据共享平台，减少AI幻觉现象。
DataGemma是世界上首个开放模型，旨在通过谷歌数据共享平台的大量真实世界统计数据，帮助解决AI幻觉问题。这些模型通过两种不同的方法增强了语言模型的事实性和推理能力，从而减少幻觉现象，提升AI的准确性和可靠性。DataGemma模型的推出，是AI技术在提升数据准确性和减少错误信息传播方面的重要进步，对于研究人员、决策者以及普通用户来说，都具有重要的意义。
轻量级语言模型编程库，将提示视为函数。
ell是一个轻量级的语言模型编程库，它将提示视为函数，而不是简单的字符串。ell的设计基于在OpenAI和创业生态系统中多年构建和使用语言模型的经验。它提供了一种全新的编程方式，允许开发者通过定义函数来生成发送给语言模型的字符串提示或消息列表。这种封装方式为用户创建了一个清晰的接口，用户只需关注LMP所需的数据。ell还提供了丰富的工具，支持监控、版本控制和可视化，使得提示工程从一门黑艺术转变为一门科学。
先进的小型语言模型，专为设备端应用设计。
Zamba2-mini是由Zyphra Technologies Inc.发布的小型语言模型，专为设备端应用设计。它在保持极小的内存占用(<700MB)的同时，实现了与更大模型相媲美的评估分数和性能。该模型采用了4bit量化技术，具有7倍参数下降的同时保持相同性能的特点。Zamba2-mini在推理效率上表现出色，与Phi3-3.8B等更大模型相比，具有更快的首令牌生成时间、更低的内存开销和更低的生成延迟。此外，该模型的权重已开源发布(Apache 2.0)，允许研究人员、开发者和公司利用其能力，推动高效基础模型的边界。
AI提示工程师，提升AI交互效率。
Ape是一个开源的AI提示工程师，由Weavel公司开发，旨在通过优化AI的交互方式来提升效率。它是一个专门为AI设计的提示工程库，支持自定义和自动化的AI交互流程，帮助开发者和用户更高效地利用AI技术。Ape的核心优势在于其开源性、灵活性和易用性，适用于需要与AI进行复杂交互的场景。
AI驱动的招聘助手，快速解锁候选人洞察。
CrunchProfile.ai是一款AI驱动的招聘插件，旨在帮助招聘者快速获取候选人的关键信息。它无缝集成于LinkedIn和GitHub，通过AI技术提供候选人的职业发展阶段、关键职业变化、贡献模式和直接联系方式等信息，从而优化招聘流程，提高招聘效率。
高效低成本的小型语言模型
Phi-3是微软Azure推出的一系列小型语言模型（SLMs），具有突破性的性能，同时成本和延迟都很低。这些模型专为生成式AI解决方案设计，体积更小，计算需求更低。Phi-3模型遵循微软AI原则开发，包括责任、透明度、公平性、可靠性和安全性、隐私和安全性以及包容性，确保了安全性。此外，Phi-3还提供了本地部署、准确相关回答、低延迟场景部署、成本受限任务处理和定制化精度等功能。
前沿语言模型，具有先进的推理能力。
Grok-2是xAI的前沿语言模型，具有最先进的推理能力。此次发布包括Grok家族的两个成员：Grok-2和Grok-2 mini。这两个模型现在都在𝕏平台上发布给Grok用户。Grok-2是Grok-1.5的重要进步，具有聊天、编程和推理方面的前沿能力。同时，xAI引入了Grok-2 mini，一个小巧但功能强大的Grok-2的兄弟模型。Grok-2的早期版本已经在LMSYS排行榜上以“sus-column-r”的名字进行了测试。它在整体Elo得分方面超过了Claude 3.5 Sonnet和GPT-4-Turbo。
AI驱动的人才搜索工具
QSourcer 是一个利用人工智能、布尔搜索和X射线搜索技术来增强人才搜索的在线平台。它通过简化布尔搜索查询的编写，帮助用户在LinkedIn、GitHub、StackOverflow等主要工作平台上快速发现顶尖人才。QSourcer 的AI技术能够识别关键词，并提供行业特定的同义词，确保搜索的准确性。此外，它还支持多语言，提供用户友好的界面，无需复杂的培训即可使用。
智能优化提示，提升生成模型效果
Cohere Prompt Tuner 是一款用于优化生成模型提示的工具，它通过自定义的优化和评估循环来改进提示，从而提高模型输出的有效性。该工具自动化了提示工程的手动方面，并能解锁传统提示工程难以实现的模型能力。在内部评估中，Prompt Tuner 成功优化了94%的使用案例，显著提升了开发流程的效率。
大型多语言预训练语言模型
Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型，包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构，使用监督式微调（SFT）和强化学习与人类反馈（RLHF）进行调优，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色，并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。
70亿参数的多方面奖励模型
Llama3-70B-SteerLM-RM是一个70亿参数的语言模型，用作属性预测模型，一个多方面的奖励模型，它在多个方面对模型响应进行评分，而不是传统奖励模型中的单一分数。该模型使用HelpSteer2数据集训练，并通过NVIDIA NeMo-Aligner进行训练，这是一个可扩展的工具包，用于高效和高效的模型对齐。
提升大型语言模型性能的混合代理技术
MoA（Mixture of Agents）是一种新颖的方法，它利用多个大型语言模型（LLMs）的集体优势来提升性能，实现了最先进的结果。MoA采用分层架构，每层包含多个LLM代理，显著超越了GPT-4 Omni在AlpacaEval 2.0上的57.5%得分，达到了65.1%的得分，使用的是仅开源模型。
简化招聘流程的CV筛选模板
CV Screener是MindPal公司提供的一款在线AI解决方案，旨在帮助现代专业人士提高工作效率。通过4步CV筛选模板，用户可以轻松评估求职者，识别顶尖人才。产品背景信息包括MindPal公司致力于采用AI技术提升工作效率，并且产品支持结果保存、自定义数据添加、工作流程定制等功能。
AI驱动的招聘软件，简化候选人跟踪流程。
PyjamaHR是一款AI驱动的招聘软件，旨在简化从候选人源到录用的整个招聘流程。它提供了一个全面的招聘管道和候选人视图，集成了基于LLM的候选人预筛选和评估功能，使人才库更加智能和快速导航。PyjamaHR支持与LinkedIn、Google等20多个平台的集成，确保招聘生态系统的互联互通，提高招聘效率。此外，PyjamaHR还提供了移动应用程序，支持Android和iOS平台，确保用户能够随时随地访问招聘信息。
AI面试工具，为求职者、公司和教育机构提供AI模拟面试，优化招聘流程，培训员工和学生。
Skillora是一个AI面试工具，旨在帮助求职者练习面试技巧，为公司优化招聘流程，并为教育机构培训员工和学生。它提供个性化定制的模拟面试，实时反馈和评分，以及学习资源库。Skillora可以帮助用户增加面试自信，提升成功机会。
将音频转换为LLM数据
ragobble是一个利用人工智能将音频文件转换为文档的平台。通过将在线视频和音频信息转换为可向量化的RAG文档，用户可以将生成的文档应用于其LLM实例或服务器，为其模型提供最新的知识。ragobble提供了一种快速简单的方式，将视频音频转换为文档，使用户可以为模型提供最新的信息，从而可以推断出仅在几秒钟前记录的数据。
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