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A proposito di questo ruolo
Laboratori precedenti | Berlino / Friburgo / New York | IN SEDE | A tempo pieno | Ruoli multipli | priorlabs.ai Il deep learning ha trasformato testo e immagini, ma soprattutto ha saltato le tabelle, anche se sono alla base della maggior parte delle sperimentazioni cliniche, dei modelli finanziari e degli esperimenti scientifici. Il motivo è strutturale: nessuna sequenza naturale, nessuna struttura spaziale, nessun vocabolario condiviso tra i set di dati, quindi le architetture e le leggi di scala alla base dei LLM non vengono trasferite. Stiamo costruendo l'approccio del modello di base per i dati tabulari. Abbiamo iniziato con TabPFN. v2 è stato pubblicato su Nature e ha stabilito un nuovo stato dell'arte
Domande frequenti
Come posso candidarmi a questo ruolo?
Fai clic sul pulsante "Candidati a Hn-Who-Hiring" nella parte superiore di questa pagina. Verrai inviato all'annuncio originale in cui il datore di lavoro accetta le domande. Wikishopline non raccoglie curriculum né elabora candidature.
Questo elenco è attuale?
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No. I lavori aggregati sono gratuiti per entrambe le parti. Wikishopline accetta anche inserzioni retribuite per 30 giorni/$5 su /jobs/submit per i datori di lavoro che desiderano visibilità diretta, ma l'elenco che stai visualizzando proviene da un partner.
