法律类数据标注ai训练师是干什么的
你这面试能过才有鬼呢，不可能过，你别看这数据标注简单，兄弟们，你想过还还未必行呢，就是你标嘛，对吧？有软件，这个软件呢有很多，我先说一下，通用类型特别多。就是通用类型的是简单说，谁都能用， 你也能用，我也能用，张三也能用，李四也能用，也能用，比如 label me， label image。 那 么这地方需要注意啊，就是我们如果接的是甲方的这个数据标注活你放心啊，是甲方，一般啊，都是甲方指定的 标注软件，他不会有通用的，他会给你指定好，你想要通用的门都没有啊，他给你指定好的。所以说呢，这些在市面上百度上你也找不到。都是指定好的啊，他们可能调整过，修改过，乱七八糟啊。不管，反正就是你找不到。所以面试时面试官会问你，哎，你们之前标注用的什么软件啊？ 啊？回复是甲方要求提供的，比如经验面试官。有经验面试官团队多少人？三人啊，你这面试能过才有鬼呢，不可能过， 你别看数据标注简单，兄弟们，你想过还还未必行呢。然后这个软件呢？因为我就是 mac os， 安装不了哈，它只能 windows， 你 也不用问我为啥。我，我也不知道为啥甲方提供的它必须要 windows 标，我把这个下下来，然后一会传群里面，你们可以看看。 这是个正儿八经的项目，里边东西都有啊，不知八全好，紧接着还有呢，我们接了个项目呢，标什么玩意呢？它规则文档是有的啊，所以他也会问你，你们的标注规则是什么？好，这个等一会，一会再说啊，因为我还没下载完好。还有一个问题就是如何保证标注的准确率，你看啊， 你们公司有五十个人标对不对？你标完你不得交差吗？就交付，你怎么保证这帮人标的他对呢？有没有可能标错呢？当然有可能，那你怎么保证你带的团队 或者你们公司有什么机制就能导致啊？你准确率是百分之到，到到多少是吧？百分准确率不是那么低的啊，怎么样保证？这是一个一个话题，所以准确率很关键，就是你，你交付给甲方，你准确率不高，你得返工你，但是你公司得给人发工资啊， 所以你要保证准确率啊。那怎么样保证准确率？这个机制呢？叫爬坡机制，很简单，就是个漏斗，公司上来五十，要求五十人，不低于五十人，对不对？好，我上来招一百人。一百人干嘛呢？给一些数据，我先给他们做，第一，我先给这帮人做一个简单的培训。第二是 标，然后检查，是吧？那就有一些人被淘汰掉了，比如这剩八十个人是吧？然后再来一轮，可能就剩下六十个人，然后再来，对吧？就剩下比如说五十五人了， ok， 有 个爬坡机制。那这样的话呢，就是保证了这些人员都是经过我们一层层筛选的，认为是强兵，对吧？这个精兵良将 是吧？都，都是，都是已经考核过的，这叫爬坡机制。这样呢，来保证我们的第一步的准确率啊，就是标注前啊，正式标注前来一套爬坡机制。那么正式标注后有一个东西叫质检，面试时候面试官也会问你，你们质检的方式啊， 这些都了解就可以了啊，质检的方式有哪些好 问大家啊，你们家装修的风格什么风格啊？想必各位家里边风格都不一样吧，有的是这样风，有的是那样风，喜欢就可以，对吧？ 说白就适合自己最好。 ok， 好 的公司也是一样，他虽然有很多置业方式，但是最重要的是适合好他有很多，比如双审机制，或者说叫抽样检查吧，特别简单。怎么说？标一百个 对不对？你这样交叉交了一百个，我抽，我抽你一百个，其中的十个，我来看看你怎么样检查部分作业。抽样检查， 这是第一种，第二种交叉验证。张三这个人，李四这个人是吧？你标了一百个，你标了一百个，你们俩，你们哥俩随便拿出来十个，你也拿出来十个，你检查他的，他检查你的，这个叫交叉。交叉 抽奖检查，交叉验证，这是普遍的质检方式，但还有个东西叫双审机制。双审机制是这样的，一人 做了一百，标了一百个，低于他做完一百个。做一遍，相当于说 b 检查 a 的 作业，你不是标完了吗？对吧？我也熟读标注规则文档是吧？我，你不是做完了吗？对吧？我我我，我就看看你的标对不对。叫双审， 他做一遍，他审一遍，其实就俩人，等于俩人围绕一百个都都就一百个数据做了做了，做了两次，叫双审机制。好，记住刚才所说啊，适合你最重要啊，双审机制是不是费人工啊兄弟们， 对吧？抽样检查是不是最轻松啊？没错，是要根据你们公司的场景、业务等等一些连来的，取决于你们要用哪个东，哪个机制来去做？好吧， 那普遍的这个这个数据标注啊，一般都用这两个机制就可以了啊，这个呢是大公司才会做的，因为这个数据他的你就，你想都不用想，这个准确率可能一定高， 你做个一万，就是你你，你一条数据你做个一万遍，他他他怎么可能准确率不高呢？那不开玩笑吗？对不对啊？所以他这个准确率高。 好，那面试官问到了你们，你们，你们这样数据标注是如何提高准确率的？好，首先这样的，我们正式标之前呢，有个爬坡机制啊，就是我们要求我们的，就是甲方要求我们团队人数不能低于五十人啊，一开始我们招聘一百个人，然后呢会有人 组长会讲一些标准规则文档啊，然后呢我们会视标，然后从一百人，比如说第一轮视标，剩下八十人再轮视标，升六十人再轮视标，比如升五十五人， ok， 这这五十个五个同事，我们就可以正式的去数据标注去了。 然后呢在做的过程中，呃，我们可能呃就给一批标个百分之三十，百分之四十左右的样子，我们都会有一个这个质检，那么质检方式呢？采用两种方式，一个抽样检查，一个是交叉癌症，那我们一般都会采用这个抽样检查。哎，这么去说他就知道啥意思。 好，这就是导证准确率。好，兄弟们说清楚了吧，那有问题吗？当然这个质检方式还有很多啊，我就不一一列举了啊，没有，没有必要，好吧，就是那些东西不主流，那咱们看标注规则是什么啊？下回分解。
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04:43查看AI文稿AI文稿a， 训练师数据标注本质上不是在画框框打勾勾，而是通过对你的理解和反馈，帮助大模型来判断这句，哎，有没有读懂这个回答到底好不好？这个表达到在不在，或者这个知识点到底对不对？你每天干的事呢？很可能是这样，就是平台给你两大段 模型的回答，哎，你要选哪段更好？用户说这句话，你要判断他的真实意图是什么模型，乱说话了，你要给他标注，哎，这个错在哪？应该怎么回答才合适？或者同一个意思，你帮他写出五种不同的问法，让大模型以后见多识广一点。 再往前一步就是做对话打分，改进提示词，筛选数据库里的文档，决定哪些内容适合，就会给大模型听上去是标注，实际上是大模型训练弊端率最关键的一个人类反馈。 那谁在招这类岗位呢？大致有两类公司，第一类呢，是大厂自己名下的大模型团队，比如说滚圆了、豆包了、美团了这些有在做大模型 ai 应用的部门，都会在校招实习内包的一些，招一批偏 ai 训练对话优化或者是人均交互优化的。类似这样的岗位， 不一定写的是标注，但实际干的就是这种标注师跟数据反馈的活。好处是说呢，你离算法产品业务的表记看得到一个完整的大模型项目从训练到上线的全链路。 第二类呢，也就是大厂背后的数据服务公司啊，也就是数据外包公司。像给百度字节、腾讯这些大厂做数据标注和审核的公司，常年都在招类似训练师、质检审核的岗位，你实际干的是大厂项目，但劳动合同是在外包公司， 那这种职位待遇怎么样？别幻想这是暴富的岗位，就他的定位是说能养活自己，能靠经验，不是学一点点就能年薪百万。外包公司的技术训练师在一线城市大概是六千到一万出头， 按标质量、 kpi 叠加一点绩效。换成大厂的实际岗呢，就是我们熟悉的这种一百二到一百八这种，他的主要卖点是说他的好看和项目的经历。能进到大厂，有这种自由大模型做训练、评测、质检的正式岗位，收入呢，可能会上一个台阶，可能是一万二到 一万五之间。如果做得更好的话呢，你从血量岗转数据策略的产品，或者 prom 的 些治理等等类似这种， 那薪资就完全按照运营的岗位去走了，一万五到两万也不是天花板。所以呢，它的定位很清晰，不是钱多事少离家近，而是赚一份稳定的工资，同时能站在一线啊，学习跟观察。 那后续它的发展怎么样呢？这里是关键。如果你只是老老实实完成平台派下来的标注任务，每天打卡赶量，做重复的工作，坦白讲两个问题， 一是疲惫感非常非常强，很快就会厌倦。第二是地态性非常高，未来很容易被自动化工具众包平台所挤压，这是迟早的事。但如果你一开始就把这份工作当做自己了解 a 家产品的一个入口，那发展就完全不一样了。 你可以顺着几条路径提升一下自己能力。第一条路呢，提升 prom 的 一些设计能力，你可能每天都在看模型的好答案，坏答案，其实你是最有资格总结出规律。 如果你不只是选 a 还是选 b， 而是给出一单理由，为什么 a 好， 为什么 b 差？下次怎么写提词词更稳妥，慢慢的你就能参与对话的模板风格的设计，提词词策略的设计等等。第二条路呢，提升你的评测能力。你经常分析 but case， 发现某类问题总是翻车，比如模型总是乱，给一些建议啦， 给出一些幻觉了，你可以把这些问题总结归类成一套，这类问题要过滤，那类问题要转成功，那一类要加强提醒的规则，长期下来的话，你就不是执行别人写的规范，而是在参与制定规范，这就很接近产品运营这些岗位了。第三类呢，提升 rek 跟知识库 优化的能力。很多训练师呢，都会参与文档清洗啊，知识拆分啊，比如把一份文档拆选成适合模型检测的小型的分段， 或者是说给每段话加标签，这其实就是在做知识结构的设计。如果你能在这个过程中提出啊，怎么切片更好，哪些内容不适合进入库，怎么样节省换取那些想法，很自然就能往 reik 的 内容库优化知识内容库、产品助理这条路走。 熟悉这几项能力之后呢，你可以转型的方向是说一些 ai 的 助理，大明星数据云等等。你从训练师最大的优势就是说你看过大明星大量的这种真实的表现，知道哪里会翻车，哪里用户会骂人。你的认知是贴着一线成长起来的，而不是书本上想象出来的。 最后说说塔克的观点，这确实是普通人入行 ai 最现实最接地气的一条。你不用上来就学一些 transference 反向传播，你先从能看懂一问一答到底哪里坏开始，这完全是普通人能做到的。 第二呢，塔克非常强调它适合当起点，但绝对绝对绝对不适合当中点，你可以用一到两年的时间当它是一些付费基础 ai 的 一线窗口啊。用心观察，为什么模型这样答，为什么产品这样设计，为什么算法这样改，把这些东西记下来，拆解出来，慢慢沉淀成你自己的方法论。 所以说，你现在如果是非科班不会写代码，就真的特别特别想进入 ai 行业啊。 ai 训练师数据标注确实是你能够摸到门把手的一条路，但你要记住，你真正要做的不是要帮模型打工， 而是要借助模型训练这件事来训练自己的 ai 思维。我给现在所有对 ai 产品经理感兴趣的同学准备了一个学习文档，这个文档呢，是大厂培养他们产品经理必须看的文档，大家也可以一起学习。
5279塔哥AI产品经理
07:05查看AI文稿AI文稿人工智能训练师啊，现在对于转行人来说难度不大，绝对是转行人工智能领域走捷径的一个岗位，我会全面通俗的给大家讲，毕竟呢带了那么多学生。那首先呢，人工智能训练师并不是网上所说的只有数据标注，他的岗位呢，其实有很多，那先说一下岗位这个事情， 人工智能训练师呢，绝对是人工智能领域下最好入行的岗位，不管是应届生，还是二十来岁，三十来岁这些行业不行的，那么转行到人工智能训练师岗位的，那下面呢，就来细说一下有哪些岗位。 第一术语标注，那术语标注呢，顾名思义就类似于打标签，我们来看这，比如这种智能泊车的标注，简单来说呢，我们人知道，比如这呢是墙啊，哪里是车位，但是呢模型可能不知道，或者说呢，不知道有那么多复杂的场景 啊，不知道怎么办呢？要学啊，就跟小孩上学似的，所以说呢，数据标注就是把它标好，然后把标好的数据呢给到这个模型，或者未给这个模型，让模型呢学会并且认识这个东西。那么数据标注呢，这个工作基本上呢，谁都可以干，薪资呢也不是特别高。 第二岗位呢，就是评估岗，那评估呢，有很多，比如说有搜索评估，有大模型评估，有数据评估，就拿这个搜索评估来说，我们在网站上也好，在 app 上也好，哎，比如说它上面有一个搜索框，对吧？然后呢咱们搜索一个内容 啊，普遍来说呢，会先 ai 给我们出一个答案，然后下面呢还有一系列搜索结果。好，那我们要聚焦到 ai 搜索这结果上，就是这个 ai 搜索出来这个结果，它好不好？那作为用户来说呢？哎，我无法来定义。但是呢，作为公司一员，比如说搜索评估这个这个人来说啊，他其实呢要评估的是什么呢？就是这个结果好坏， 那他怎么评估呢？就是公司会制定一个维度呢来进行评估，比如说按照这个维度来评估他呢可能会有问题，就是这个结果上并不好， 所以说呢，他会打分来进行调整啊，然后把这个物料最后在批量的模型上，这就叫搜索评估。那么简单来说呢，就是当用户搜索出来一个结果，那么这个结果呢？ a 呀，他的一个结果上呢，并不是特别好，哎，那我们就按照这个维度来进行调整，来进行修正啊，就这么一个情况，这就叫搜索评估。 那第三个呢，就是智能体，也就是 agent， 呃，那我先给大家去说一下子，就是目前来说大部分的公司用 agent 来做什么哈，这可能和网上呢也有所不同啊，毕竟呢，咱们这呢也毕业了，百位学员，就是咱们的学生呢，他们在公司里边大多数包括面试时候也是一样的，都是在做判断类型的 啊，或者说呢，你可以理解成就是判作业啊，怎么解释呢？你比如说，呃，有些同学他们呢进公司是做什么呢？就是小孩歌，对吧？有那个学习机， 然后呢，这个小孩呢？他在上面呢去这个学习，学完以后呢，会有考试，哎，然后呢，他就这个考试，考完试以后呢，他就点提交吗？哎，一点提交之后啊，会有一个报告，哎，比如说，呃，这个小孩哥啊，是否对于前面知识呢？啊，是不是听得懂啊， 啊，或者说呢，他这个思维怎么怎么样啊，啊，是不是深度啊等等一系列啊，就会出一个报告。你看这不就是判断吗？就是通过前面题，然后包括他最后的一个考试来判断他对于前面题的一个理解程度，这是判断， 然后再包括呢，呃，就是做检查的，也是质检的，哎，就是有一帮哥们儿，比如他做标注也好，他做什么也好啊，那就拿标注来说，他们标的好不好，标的对不对等等一系列啊，对吧，通过人去做这个质检，可能呢，消耗的这个时间稍微有点长，对吧？也靠人力了， 所以说呢，如果说通过 agent 来去做这个质检，那相对来说呢，就会降本增效，就大概这样的，所以说呢，总结一下，都是用 agent， 目前来说用判作业的啊，就是判断的。 那当然了，就网上可能会说用 adidas 什么引流啊，什么做什么营销的策略啊等等一系列啊，我并并不反对啊，确实有公司也在做，但是呢，我所接触到的咱们的学生啊，就小户型里边，学生大面积呢都是来做，用 adidas 都是来做判断的。 第四呢就是提示词了，那又叫 pe 工程，或者说提示词工程，那它具体干什么的呢？呃，简单来说呢，就是降本增效，我给大家举一个例子啊，比如说呢，哎，我们有一个系统，然后呢输入对应的信息，就是数据嘛， 那之前呢是靠人工去录入的，那么大家可以想象一下，如果数据特别多的情况下，那人工要进行录入，首先呢，数据特别多，那人工录入的时间就会长，这是其一。其二呢，万一录入错误怎么办？还要改，或者说人呢？不知不觉觉得对，对吧，结果是错的，那导致的很麻烦。一个结果， 那能不能通过比如大模型，它自动地去识别对应内容，然后把信息呢自动地录入到系统之中呢？哎，这就是 p e 或者提值公式来做的事情，这就是降本增效，不需要人去录入了啊，直接靠大模型呢去识别，然后把对应信息呢录入到系统之中， 那这岗位呢，相对来说呢，薪资，我个人觉得是 ai， 虽然是最高的了。你比如说咱们呢，有很多的学员啊，拿到了十五 k 啊，甚至稍微高点的，比如十六 k， 十七 k 的 也有啊，都是通过这个提词词来去拿到的啊。当然提词词呢，其实也没那么简单，就是普遍来说看似比较简单，其实呢，里边呢，可能还需要用到这个正则这块内容，就是程序员都了解，是吧？正则表达式嘛， 就它所包含知识呢，其实还有很多的，这就是提日词工程。当然了，还有一些岗位，比如说 a i g c 啊，我们一起呢来看这儿， a i g c 呢，就是通过 ai 呢生成这个内容。 好，我举一个例子哈，比如说大家看到这个画面，那这是一个主人公，你可以这么去理解，是吧？然后这是主人公的正面，侧面，背面，然后呢，我们把这个对应的图，然后进行训练，就是模型的训练，让模型知道，哦，这个是主人公，他的名字叫什么什么。 然后呢，再通过比如说 control， ui 等等一系列这样一些工具，是吧？然后生成一个它的漫画。现在其实呢，有很多类似于这样的岗位，那这个统称就是 ai g c 了，就是 ai 内容生成，当然了还有很多岗位啊，所以大家看啊，就是单纯的一个 ai 宣传师，他其实呢有很多可以面试的岗位， 所以说为什么说他比较好找工作呢？哎，就是咱们小路线反正都教，对吧，你把这些内容呢都学会之后，哎，比如说我想主要找一二三哪些岗位，对吧？那不像说哎，我是程序员，或者说是一个其他岗位，我只能锤着找某一个， 他是个可以多样化的，就是你只要这些东西都学的会，那么我可以选择性有很多，所以呢，他比较好找工作。那最后呢，总结一下，人工智能训练师呢，可以面试岗位有很多以上内容呢，咱们小路线都教。 所以呢，人工智能训练师啊，绝对是转行人工智能领域走捷径的一个岗位，那么具体呢，现在对于转行人来说难度不大，当然薪资呢，还是要看你的目前情况的，比如说你想通过人工智能训练师呢，找一个薪资，比如月薪二十 k 以上的，这显然是不行的啊，就拿我们家亲戚来说 啊，我弟妹也是呢，我教出来的，那之前呢，他是在北京从事幼师啊，一个月呢是五千块钱啊，然后呢，在我这学完之后，他找到一个月薪一万一的工作啊，他也是大专。对，所以说呢，我不能拿家里人开玩笑吧，所以说我说的东西呢，肯定是真实的，当然也未必什么人都适合 理性看待，是吧？那如果大家遇到了一些问题啊，可以找我。如果你现在混的还是比较好的，我觉得就没必要转行了。
978小鹿线-老张
07:24查看AI文稿AI文稿原来说含盖的岗位是比较全的了，比如说数据标注，数据评估，智能体， a、 h、 c、 p、 e 全部包含二六年了， ai 教师要学哪些东西，从而可以面试哪些岗位啊？一定要一一匹配。那首先呢，先声明一下，咱们小龙虾呢，不管是大家所看到的我们的线下班也好，还是线上班也好， 所学东西是一模一样的，那么具体要学什么呢？啊？我们来看一下啊。好，首先呢在咱们小微线呢，要学习的第一个阶段呢，就是有关于数据标注，那这样呢，我会学两个项目，一个呢是有关于图形类的智能泊车，另外一个是百度文库的，就是属于文本类的。好，那这个数据标注呢，我这就不给大家一一演示了，就简单来说一下他是干什么的， 就比如说，哎，给到一张图，但是大模型不知道哎，比如说这个地下车库，对吧？这有一个障碍物，这有一个什么墙之类的，他可能不认识，或者说识别的没有那么特别好， 我们需要去手动的标注大量的数据，也就意思说交流大模型，哎，这是障碍物，这是这个，这是那个是吧？你别撞墙，就这意思，那这个工作呢，它偏向于零嘛，就是 呃，人知道，然后我们在图中标出来，打好标签，让模型知道，那这工作呢，第一难度特别低，第二枯燥，那但凡稍微有点追求，小伙伴不建议去搞这个， 好吧，当然你学历比较低的话呢，那也没有办法了，是吧，那为什么咱们学校也会讲呢？是因为就是你要学这个 ai 炫视数据标注呢，是他最基本的啊，这个基础就跟咱们小学学这个乘法一样，就你前面呢，先要学这个加法或减法，道理一样，就是他是一步步进阶的，那从最基础开始学 好，那说完这个以后呢，第二部分呢，我们会讲述的是这个模型的数据评估，这样呢，会有两个项目，一个是阿里的淘浆项目，另外一个是字节的搜索评估。 那么什么是模型的数据评估呢？其实很简单，比如说有一些，呃， app 也好，网站也好，它有一些搜索框，对吧？比如说，哎，我可能是打文字去搜索我想要的内容，或者说通过语音说我想要搜索内容， 然后呢，往往呢，它会先出来一个 ai 搜索结果，对吧？或者说搜索出来一个内容本身和你关键词是否是匹配的， 对吧？那这个过程呢？之前，哎，是有之前的算法，那现在都是要靠大模型来把内容展示给用户的，那问题展示的内容他好与不好，或者说是不是真的，对吧？搜索到这个用户的心坎里边了啊？这个土话就这么去讲，对吧？那其实不知道， 那我们需要拿到这个结果来评估，按照维度来评估这个结果到底好与不好，你们公司可能会制定一些维度，哎，比如不好，那咱去修正它，如果好，那就无所谓了，那咱就不动了就行了，这就是，哎，有关于评估，说白了跟测试差不多，你测一测，看这个结果好不好嘛？就大概这么一个情况， 那这岗位呢，也是需求量比较大，他的难度其实也不大，而且不加班等等一系列啊。然后他的薪资呢，比如在杭州的话，也就是一万块钱左右啊，一万一，一万二，大概这个样子啊，这就是有关于评估类型，再往下呢，我会讲述，比如说模拟训练，分为三大块，图形、语音和文本。 好，这呢我需要跟各位说一下，就是作为 ai 讲师呢，你这公司不会让你去接触服务器去训练的，但为什么咱们小倩一直在坚持要讲这个东西呢？其实很简单，就是让大家更宏观的去认识大模型，比如说 a 大 模型，你解决幻觉对吧？你可以通过什么知识库，当然可以通过模拟训练，通过等等一系列，你对大模型教他知识有一个非常非常好的全面的一个认识， 你知道哦，大模型，比如说以读乱回，到底是什么原因造造成的，对吧？我怎么样修正这个问题，是不是咱们简单的去认识一下，这样你对大模型的了解程度呢？会很好，所以咱们小一下培训出来的学员啊啊，不管是从 对于 ai 的 人工智能的大模型的认识上也好，还是说啊一些实操上也好，那大家认识呢，会更深入一点啊，就是这样，而且有方便有些小伙伴，比如说啊，日后想要去学 ai 工程，那么这也是给他打下了一个比较较好的一个基础。好，那么紧接着呢，再往下 就是重点来了啊，那紧接着呢，我们会讲述有关于智能体，那智能体这呢，我会讲述的是扣子 design 和 open 可乐，那就是最近比较火的这个龙虾 啊，是这样的，就是尤其过完年之后，就拿三月份来说，杭州，因为我现在也在杭州，杭州呢，有很多的公司已经开始招聘 open 可乐龙虾了，就拿前两天有个学生去面试，但他现在已经刚入职， 然后就是他们要做的内容呢，就比如说用电商领域呢，然后弄这个龙虾，然后这个龙虾呢啊，可以自动的去做退款退货啊，当然这是其中场景之一，在视频里边我就一一展示了啊，就是目前龙虾需求已经开始了， 然后智能体呢，本身我我个人觉得还是需要有一定的发展阶段的，但是呢，确实对于某些公司来说，或者说咱们小件来说，我们自己也在用很多的内容，包括龙虾我们也在养，对吧？然后呢，咱们个人里边新增的这个 open club 啊，也是方便我们 学生跟上目前的这个 ai 的 一个时代，不过确实有公司已经在招了，是吧？咱们也是持续更新，而且现在给大家看这个大纲，我们几乎一两个月就会调整一次，因为你一直要跟上这个时代，好行， 然后再往下呢，我会讲述的是 pe 工程，而 pe 工程这呢会讲述的是两个，一个是降多多的就是电商领域的服务，另外一个是我们小无线自己的 pe 啊，是这样的， pe 呢，重点是在 e 不 在 p， p 呢，就是极值词，对吧？那这个 pe 呢，我个人认为以后的公司呢，可能会越来越用的越来越多啊。简单举个例子，比如说咱们小无线， 我们希望客户呢跟我们咨询，同时把客户的信息呢录入到我们自己的系统之中，那原来都是靠人工去入，现在能不能靠大模型自动识别，自动录入，对吧？那比如说自动识别，自动录入这块，那么用户所留的联系方式可能来自于各个的新媒体平台，比如说 抖音、小红书吧， b 站等等一系列。那我们的大模型要识别啊，这个用户是在哪个平台留联系方式，他要准确识别，从而 完整的或识别率特别高的情况下录入到系统之中，不需要我们人干预，也不需要手动去填写，这就是 pe。 那 当然我在视频中讲解的比较片面， pe 呢，还有很多内容，那咱们小龙虾呢，是有自己的技术团队的，比如杭州也好，河北也好，北京也好， 都有自己的技术团队。除了培训业务之外，咱们的技术团队小伙伴呢，也很多情况下是为我们学员做服务的。所以说我们提供了这样的软件，可以让大家实打实的啊，我们给大家发过去这软件，你可以实打实的去操作现场呢，去动手去。呃，这个操作这个软件，并且呢实现这个 pe 的 这些整体内容啊，这是我们的 pe。 好，然后再往下呢，就是 a i j c a j c 呢，简单来说就是 ai 那 种生成啊，比如说现在比较火的什么 ai 漫剧啊，说白了就是纹身图，纹身视频等等一系列。那确实像现在网上所说的就是 ai 漫剧呢，被吹的比较比较高了，对吧？那其实呢，很多的 ai 漫剧都是就是这个投入产出比是不高的，简单来说就不赚钱的。 然后呢，呃，确实咱们也有也有学员去进入到 a i j c 的 这种岗位，比如说他们公司可能要生成一些呃图片，或者生成一些视频，就拿咱们刚入职的学生来说，他们公司呢是做医美的，有达人啊，需要生成各种各样的一些视频和各种各样一些宣传的海报等等一系列啊，因为他就不需要去场景现现场去拍去了， 对吧？而且他们可以进入数字人等等一系列，是吧？这是 ai j、 c， 呃，可以做的事情啊，这是咱们的这块内容。 行，然后再往下就是无非就是面试环节了，大家学完了这么多项目之后呢，就开始写简历啊，包括我们去面试的复盘，对吧？模拟面试等等一系列就完事，这就是咱们小时候现在的 ai 实验室的课程体系，简单来说包含的这个岗位是比较全的了，比如说数据标注啊，数据评估 啊，然后这个智能体 a、 i、 j、 c、 p、 e 全部包含，那么我们的学生学完这些东西以后，你想面试哪些岗位，那么你就可以去面试，对吧？当然我们也不推荐我们自己学生啊，辛辛苦苦花了这么长时间，对吧？花了钱，花了时间，最后去面试一个数据标注，我们不希望看到， 所以说呢，在 ai 演讲师的课程体系下，我们也不希望或者说不建议我们学生呢去找数据标注的工作，那尽可能的去找，比如说智能体相关或者 pe 相关这样的一些工作。最次咱们也是一个数据评估啊，就这么个情况。好，这就是二零二六年目前为止 ai 演讲师要学什么？可以面试哪些岗位？
43小鹿线-老张
00:57查看AI文稿AI文稿那这工作呢，第一难度特别低，第二枯燥，那但凡稍微有点追求，小伙伴不建议去搞这个。好，首先呢在咱们小微线呢，要学习的第一个阶段呢，就是有关于数据标注，那这呢我会学两个项目，一个呢是有关于图形类的智能泊车，另外一个是百度文库的，就是属于文本类的。好，那这个数据标注呢，我这就给大家一一演示了，就是简单来说一下他是干什么的， 比如说，哎，给到一张图，但是大模型不知道哎，比如说这个地下车库，对吧？这有一个障碍物，这有一个什么墙之类的，他可能不认识，或者说识别的没有那么特别好，我们需要去手动的标注大量的数据，也就说交流大模型，哎，这障碍物是这个，这个是吧？你别撞墙，就这意思。那这个工作呢，它偏向于零嘛，就是 人知道，然后我们在图中标出来，打好标签，让模型知道。那这工作第一难度特别低，第二枯燥，那但凡稍微有点追求，小伙伴不建议去搞这个 啊，当然你学历比较低的话呢，那也没有办法了，是吧？那为什么咱们小店也会讲呢？是因为就是你要学这个 ai 式数学标注呢？是它最基本的啊，这个基础就跟咱们小学学这个乘法一样，就你前面呢，先要学这个加法或减法，道理一样，就是它是一步步进阶的，那从最基础开始学。
00:32查看AI文稿AI文稿做过 ai 训练师的都知道，数据处理、数据标注是 ai 训练之前的重要步骤，很大一部分的工作都在处理这个数据，为什么要对数据进行标注呢？数据标注是为了把一些文本、 图片进行标签化和结构化的一些处理，处理之后的信息能够让机器更加高效地去理解这些数据的意义，所以这样的操作会在后面的训练中大大提升这个准确率。这本 ai 训练师系统地讲解了数据标注训练模型的整个过程，通俗易懂，手把手教学，有兴趣的可以看一下。
153程序员小布
01:54查看AI文稿AI文稿他在北京的小什么书，然后薪资是十五 k， 昨天也是 p e， 那 么薪资是十七 k。 数据标注和 ah 是 有什么区别？那我们就通过案例呢直观的去看一下区别。数据标注是干啥的呢？就比如需要标注哪里是车，哪里是墙，哪里是其他的障碍物等等， 所以呢，数据标注呢，看字就是打标签啊，很好理解。而 ai 渲染师呢，其中有一个岗位啊，叫 pe， 你 可以理解成就是提示词，就比如这个群里面消息啊，由第三方公司呢把这消息发送出来，然后呢我们的系统呢，会自动的捕捉到这个群里边的消息， 那么这个 pe 呢，比如说上面安装电器等等一系列，对吧？然后群里边客服呢把消息发送过来，那么原来呢，我们可能需要人工的把这消息录入到系统之中， 现在呢，我可以靠大模型呢，准确无误的把消息呢先录进来，然后其次呢，我们这可以做意图的识别，比如说 a g 客户，他是下单了，还是说要催单，还是要查一下这个单，对吧？那么这信息呢，我可以入到我们的系统之中，然后进行大模型的分析，然后这样呢，可以把分析结果呢录入到我们系统之中啊，最终呢由上门安装师傅呢进行安装， 那你可以把这个系统呢，再比如说理解成啊，假如说是自动销售，对吧啊，无人销售都是可以的，比如说，哎，客户呢发送一些消息，对吧？你们系统呢可以准确的分析这个消息内容，然后呢回复客户消息，这都是可以的， 所以说呢，可以展开你的想象啊，那么而 ai 渲染师呢，它这个 pe 工程也就是提示词，那么就是大模型呢，所接收到 ai 渲染师的提示词的内容，然后呢，最终由大模型呢回复客户的消息，或者说呢把信息呢准确无误地录入到系统之中。 那么在视频之中呢，咱们只是讲了有关于 ai 学院师可以面试的岗位的形容之一，就是这个 pe。 那 么我在之前的视频中呢，也提到过，其实 ai 学院师呢，他还可以面试很多很多岗位的啊，如果有兴趣，大家可以看一看。 而且呢， ai 学院师啊，面试个 pe 岗位呢，他薪资也比较高，就比如说我之前带过的一个学生，那他在北京的小什么书，然后薪资是十五 k， 那 么就在最近，就是昨天，咱们有一位西安的这个同学，他在北京的小什么书，然后薪资是十五 k。
37小鹿线-老张
02:23查看AI文稿AI文稿月薪两万，不用写代码，不限专业。人工智能训练师正在成为二零二六年最香的新职业， 可百分之九十的人还不知道这个职业，它到底训练什么呢？培训什么呢？简单的说啊，就是教 i r 去干活。那么首先呢，学习数据标注，给图片文字打上标签， 再学模型调优，让 ar 越来越聪明。最后啊，会搭上这个智能体，让 ar 真正帮你解决问题。那它的本质是 ar 的 幼儿园老师，你不教它就会懵，你教歪了，它也就会乱来。 那么这样的岗位，他的就业机会怎么样呢？三个方向一次性说清楚。第一，数据标注师门槛低，时薪八十元起步。第二，模型训练师调教医疗、金融、法律等专业的， ar 起薪呢，是一万到一万五之间。 第三是 ar 的 测试审核师，管安全合规，是大长的刚需。那全国人才缺口呢？超五百万人，不限学历，不限经验，那哪些人适合去学呢？那么总结一下啊，像零基础的小白，文科生， 想转行的在职人员，还有学医药的，法律的，金融的，传媒的，教育的的大学生，全都适合。 你不是被 ar 取代的那批人，你是训练 ar 的 那批人。最后呢，呃，说说怎么找到靠谱的培训机构吧。那么也是记住了以下三点，第一，去你所在地的人设官网查职业技能培训机构名单，里面有备案的培训机构才是官方许可的。 第二，上进了人才评价工作网查询，能查到人工智能训练师培训才是正规的。 第三，报名前一定要先去试听，别光信啊，这个机构的宣传，千万不要信那些 包进大肠、包月过万等一系列的广告语，靠谱机构从来不是从来，是不靠承诺去招生。另外提醒你，考就是考试完拿到证书后记得去申领政府的补贴哦， 初级到高级从一千到三千不等。我是鲁宁，我们下期视频见。
17汝灵老师
01:54查看AI文稿AI文稿术语标注你必须会。咱们讲一部分有关于术语标注的事。好，先说一下废话啊，有关于面试的环节啊，就是要认识术语标注啊，术语标注你必须会，你可以不找这样工作，但是你必须会，后面简历也必须写。原因很简单，我也不知道你面试不面试大厂 啊，不管你面试不面试大厂，在很多的一些面试官的眼里边，认为你不管是干 p 也好，干智能体也好，干 a i j c 也好，还是干评估也好，都是从术语标注一步步升上来的。 而 ai 实验室岗位，不知道大家了不了解啊，这个递增是很严重的，就是我，我的意思是他是个新兴的岗位啊。所以说很多的那些面试官都是一步步升上来的，他们会认为，对吧，你是一步升上来，所以你就会好吧，好。然后呢？数据标注分为三大类型，分别为图像或者是视频类， 其次是语音类，语音分为 a s r t t s， 语音转文，文本本转语音。比如说，呃，你打那个电话，你明显听到它是机器人，对吧？你就想什么时候是文本转语音，什么时候语音转文本，对吧？这，这个应该自己能翻得过来，是吧？还有一个东西就是这个文本好，当然我上面说的平均值比较片面，你比如文本类代码是不是文本代码是字吧， 对吧？他虽然不是汉字，但是英文字母嘛，所以他也属于文本好。有一个东西叫代码标注，薪资也老高了。好，你要注意啊，代码标注可不是考验你标注能力啊，是考验你代码能力，比如说医学标注，好吧，律师标注考验的不是你标注能力考验的是你。前面那东西 就跟喜报一样，很奇怪，说我们发了喜报，说张三在北京找了一个十五 k， 大家都聚焦了十五 k， 各位你可不要那么去想啊，不是十五 k， 是 张三他找的十五 k， 你 可未必，他也可未未必。看喜报不能那么看，对吧？说北京的找十五 k 的， 我靠，我报个班吧， 你要注意，是张三，他找的十五 k， 不是 李四，不是王五。所以说这个人很关键，就跟我给大家讲课一样，都是一个老师，有人薪资高，有人薪资就低，有人有人就是找不到工作，是吧？注意这个人哈，这个人很关键。好吧，就跟数据标注也是一样，不是考验你数据标注能靠代码啊。好吧。 呃，这些都比较卡。呃，卡专业，呃。不不不不不，就是大面积是不卡的，有一些会卡，但是不多。
35小鹿线ai老张
01:23查看AI文稿AI文稿总之 ai 训练师呢，比较特殊，面试的岗位呢也挺多的，我这呢给大家列出了其中一部分。第一呢是数据标注，那数据标注呢，顾名思义就类似于像这个样子， 他打标签，那么这个工作呢，他的薪资呢，不是特别高，而且呢谁都可以去干的。那么第二个岗位呢，就是类似于评估的岗位， 比如说咱们可以看这个地方，那其实呢评估呢，它也分为很多种，这儿呢我随便呢给大家去举一个例子，比如说搜索评估，那咱就看一些网站或者一些 app 啊，都是有这样的，比如说搜索框的，那比如我搜索了某某东西， 那么它会出来一个 ai 的 内容啊，比如在这儿，那这个内容它准确吗？或者呈现的内容好还是不好呢？好好在哪儿？那么第三个呢就是 agent， 那 么 agent 呢，就是智能体，那这个视频呢，我给大家去解释一下，就是大多数的公司通过 agent 它都是来做什么的，其实呢更多的是来做判断的。 那么第四个呢，就是 pe， 也就是提置词啊，或者说叫提置词工程，那么这个呢，基本上很多岗位呢，都是用它来做降本增效的。那么有一些岗位呢，比如叫 ai jc 啊，就是 ai 内容生成， 那通过 ai 呢生成内容，比如说之前有位学员啊，哎，他们呢要训练这个人物，就这个主人公，然后最后呢生成一个漫画，这么一个图文。总之 ai 训练师呢，比较特殊，面试的岗位呢也挺多的，我这儿呢给大家列出了其中一部分，那么在以上我所说这些内容呢，咱们小路线呢，都教。
00:40查看AI文稿AI文稿很多人还不知道，现在不少公司出现了新的岗位 ar 训练师，他们不写代码，而是训练 ar 模型，懂行业。比如让 deepsea 理解医疗、金融、教育、销售、客服等行业。具体训练是把行业资料如病例体系、行业报告、课程体系 做成知识库喂给模型，这样 i r 就 成了懂行业的助手。但很多人卡在了知识库搭建、数据标注、模型微调这些环节。普通人想做 i r 训练师，可以看看 i r 训练师手册。二，它讲清了数据获取、 标注、模型、训练行业应用的全流程，还有八个行业真实案例，能帮你了解 i r 如何运用到行业中。
01:10查看AI文稿AI文稿今天直白揭秘 ai 训练师数据标注岗位的真实薪资待遇。首先先打消幻想， 这个岗位不是说学一点就能年薪百万，但是养活自己是没问题的，而且是普通人入行 ai 的 一个靠谱的跳板外包公司基础训练师，一线城市的薪资大概在六千到一万块钱左右， 按标注量来算， kpi 的 叠加奖金和绩效是多劳多得的一个岗位。那如果说能能冲进大厂，成为自由大模型的正式训练或者是测评以及质检岗的话，收入是直接会上一个台阶， 大概在一万二到一万五都是很常见的。那如果说能力再提升的情况下呢？从训练岗转数据策略、产品以及提示词治理 薪资按运营岗算，一万五到两万加都不是天花板。他的定位是很清晰的，不是说钱多事少离家近，但能赚一个稳定的工资是不成问题的。还能站在 ai 一 线实时学习，观察行业的动态，性价比对于普通人来说真的不低， 但只埋头干活，迟早会被淘汰。下一条视频教你职业发展路径，实现职场进阶！
00:59查看AI文稿AI文稿家人们千万别再被误导了， ai 训练师的数据标注根本不是简单的画框框、打勾勾，很多人以为这个工作就是无脑操作，大错特错。它的本质呢，是通过我们的理解和反馈，帮助 ai 大 模型去做判断。 这句话，大模型有没有读懂，回答的到底好不好，或者是表达的准不准确，知识点有没有错误？那我们每天核心的工作就是对比两段模型的回答，选出最优解， 精准判断用户的提问意图。模型说错话，标注错误原因，给出正确的答案，甚至说同一个意思呢？给出五种不同的表述，帮助大模型区积累经验，见多识广。 再进阶一点，还要做对话打分，优化提示词，筛选知识点库文档。看似是标注，实则呢， 是大模型训练闭环里最核心的人类反馈环节。没有我们， ai 根本没有办法快速的迭代和优化。想知道哪些公司在招聘这个岗位吗？下一条视频给你讲清楚。
00:46查看AI文稿AI文稿上线非常高，薪资也比较高，然后评估的话呢，就说一个吧，就是字节的搜索评估，所谓的搜索评估就是咱们在书上也好，在抖音的 app 上也好，或者在任何的百度那个网站上，他不有设置一个搜索框吗？对吧？搜一个名词时候会出现一个 ai 相关搜索，那个就是评估，我们讲的是 字节的评估项目， ok， 就是 评估的项目。然后再往后呢，还有智能体的。呃，包括最近比较炒那个龙虾，是吧？乱七八糟智能体的。好，那我这样说一下智能体啊，智能体这块如果你之前是干程序的，你可以去干，如果之前没有干过程序的， 有啥说啥，大家都坐到这也都交钱了，我不想跟大家说假话。如果说没有干过程序的，建议不建议干啊，因为那个东西你学的时候就知道就是干，没有干过程序，做智能体让你很难受，这里边是一道接口的东西好，但是智能体上限非常高，薪资也比较高。然后再往后呢就是 p b 了。
19小鹿线-老张
01:22查看AI文稿AI文稿今天咱们花一分钟时间来认识一下人工智能训练师这个职业，他下面分为两个工种，第一个呢是我们的数据标注员，第二个是算法测试员。那这两个职业有什么不同呢？我们一起来看一下。首先呢，这两个工种他都属于我们的人工智能训练师，但是他呢，核心都是为我们的 ai 产品进行服务的，分工不是很一样啊，一个是做基础准备，一个是做质量把关。 第一个呢，数据标注员说白了是给我们的 ai 喂饭的，做的呢是最基础的前期准备工作。核心就是把图片、语音、文本这些原始数据按照要求整理标注好，比如给图片里的东西画个框框，给语音转文字，给文本标情感，把混乱的原始数据变成 ai 能够看懂、能够学习的结构化数据，给我们后续的算法训练打基础， 不用懂复杂技术，细心有耐心就可以了，入门门槛不高。第二个呢，人工智能算法测试员相当于给 ai 进行体检，做的是后期的质量检测工作。核心是测试已经训练好的 ai 算法，看它运行的好不好，准不准确。比如测试 ai 识别物体准不准，反应快不快，有没有小问题出现，还要分析这个问题出在哪，给出改进的建议。确保我们的 ai 产品能够正常稳定地进行， 需要懂点基础 ai 的 知识和测试逻辑比数据标注员的技术要求要高一些。总结一下两个核心区别，工作阶段不同，数据标注员是在 ai 训练前做数据准备、算法测试，测试员是在 ai 训练后做性能检测。核心工作不同，一是标注数据，整理数据，给 ai 位犯，一个是测试算法排查问题，给 ai 做体检， 他们的要求不同。数据标注员呢？测中我们细心耐心，入门比较简单，算法测试员测中基础逻辑对能力要求是比较高的。这个呢，就是他们两个的地方，我们可以评论区一起进行讨论一下。
