Berlin / Freiburg / NYC · ONSITE · Sepenuh masa · Pelbagai Peranan · priorlabs
Mengenai peranan ini
Makmal Terdahulu | Berlin / Freiburg / NYC | ONSITE | Sepenuh masa | Pelbagai Peranan | priorlabs.ai Pembelajaran mendalam mengubah teks dan imej tetapi kebanyakannya melangkau jadual, walaupun mereka berada di belakang kebanyakan ujian klinikal, model kewangan dan eksperimen saintifik. Sebabnya ialah struktur: tiada jujukan semula jadi, tiada struktur spatial, tiada perbendaharaan kata dikongsi merentas set data, jadi seni bina dan undang-undang penskalaan di sebalik LLM tidak dipindahkan. Kami sedang membina pendekatan model asas untuk data jadual. Kami bermula dengan TabPFN. v2 telah diterbitkan dalam Nature dan menetapkan keadaan seni baharu
Soalan lazim
Bagaimanakah cara saya memohon kepada peranan ini?
Klik butang "Apply on Hn-Who-Hiring" di bahagian atas halaman ini. Anda akan dihantar ke siaran asal di mana majikan menerima permohonan. Wikishopline tidak mengumpul resume atau memproses permohonan.
Adakah penyenaraian ini semasa?
Wikishopline mengagregatkan pekerjaan setiap hari daripada sumber rakan kongsi (hn-who-hiring). Siaran yang lebih lama daripada ~14 hari dipangkas, tetapi sentiasa sahkan peranan itu masih terbuka di tapak majikan sebelum anda meluangkan masa untuk surat lamaran.
Adakah Wikishopline mengenakan bayaran kepada majikan atau pemohon?
Tidak. Pekerjaan agregat adalah percuma untuk kedua-dua pihak. Wikishopline juga menerima siaran berbayar $5 / 30 hari di /jobs/submit untuk majikan yang mahukan keterlihatan langsung — tetapi penyenaraian yang anda lihat diperoleh daripada rakan kongsi.