春招季，AI话题依旧火热。

这不，蚂蚁集团今年的春招海报就是用AI技术辅助制作的。评论区里聊金三银四招聘季投简历不易的，聊海报中传递的AI技术成果的，好不热闹。

如今大模型进展如火如荼，应届毕业生想参与到AI这一时代进程中去也不难理解。

蚂蚁集团为什么选择在春招海报上放这几个技术人呢？

我仔细了解一番后发现，这6张海报的背后其实有不少隐藏信息。所以毕业生们，我们且先逐一来看看，然后再做定夺。

蚂蚁海报背后透露了哪些信息？

这六张海报乍一看，是记录蚂蚁技术人员的工作日常。

与我们日常所熟知的打工场景不同的是，他们有在农田与卫星作伴；也有参与亚运会亿级大项目；还有在市井街头与我们衣食住行打交道的……

通过这种方式来吸引毕业生，NoNoNo，那确实不能这么肤浅。

经过一番挖掘，我发现选择这六个人当春招形象代言人进高校，确实有蚂蚁本身考虑所在。

且先看看这几个人所在部门：

• AI创新研发部分NextEvo；
• 基础智能技术部；
• 终端技术部；
• 战略线创新业务；
• 财富保险事业群服销智能部；
• 隐私智能计算部。

创新业务有、技术部门有、还有行业应用事业群都涵盖到了，而具体到技术领域，隐私计算、AI大模型、AI Infra、终端、数字人等各种技术也都在里面。

好好好，这不就是妥妥的技术肌肉秀嘛～

再仔细看这海报中的大致内容，发现其实也大有文章。

比如这张海报，看似这位小哥手持iPad站立在田间地头，但你敢信，他实际上是在给卫星注入大模型技术？！

这是基础智能技术部王剑正在参与的一个网商银行“大山雀“项目。

在大模型的加持下，遥感卫星其对农作物大范围、高精度识别的能力得到增强。这样一来，人-地-种植物数据连接起来，支撑起农业信贷新范式的发展。

以往，这些农作物标注数据获取难度大，长尾品种多，尤其经济作物表现尤为明显，从而影响农业信贷的效率提升。但这刚好也就是天然适合多模态落地的一个场景。

通过海量全地貌遥感影像数据的无监督训练，遥感大模型可以有效学习到高精度高泛化性的地物表征。在少样本、地形复杂的长尾经作品种上，实现了大范围高精度识别。

还有依托于时空解耦架构、多粒度对比学习、大尺度地学空间上下文信息增强等核心技术，突破经作识别地形复杂、样本稀疏、泛化性差的难题。

过去一年时间里，他们已经实现了14种经济作物与农业设施识别能力，覆盖经济作物农户人群超2000万。

在千模大战热火朝天之际，他们早已在农业与金融交叉场景中发挥大模型价值。

去到田间地头，再来到热闹的市井街边。

这位终端技术部算法的工程师马晨光，所面对的客户群体是小微商家。他要解决的问题的是，如何以最触手可及的方式来让他们体验到前沿技术，进而帮助他们降本增效。

看似简单的创意海报生成，实际对背后的技术考验并不小。

比如，大模型图像处理能力与各类手机终端性能之间的适配；人人可触达的傻瓜式操作方式，以及真正满足他们的营销需求。

而除了行业应用，还有在C端领域的落地。

比如这张海报，是蚂蚁集团的财富和保险团队。他们为金融场景从业人员打造了专业AI助手：基于百灵大模型的支小助。

其中1.0版本包含了 “服务专家版”“投研专家版”“理赔专家版”“保险研究专家版”等六个不同领域的AI助手，支持金融市场研判、自动化编码、内容生成写作以及智能问答等功能。可以说，不同场景的专业人士都照顾到了。

而且可完成的工作量还挺大。比如就拿投研支小助来说，它每天可辅助分析师高质量完成超过100+篇研报和资讯的金融逻辑和观点提取，40+金融事件的推理和归因。

工作效率直线UP~

还有像服务支小助，AI助手帮助理财顾问和保险代理人的有效管户半径人均可扩大70%以上。

再像这张海报，去年亚运数字火炬手想必让不少人印象深刻，对于战略先创新业务产品总监冼英也同样如此。

支付宝的技术人们写下20万行代码，打造了一个Web3D互动引擎，支撑起全球上亿位数字火炬手，共同完成了亚运史上首个数字点火仪式。

这个引擎能够做到仅通过小程序就能渲染一个3D数字人，而且不同手机均可适配。而且结合AI等技术，从个性捏脸、动态捕捉到服装设计等，可以打造出两万亿种数字人形象，即便全球所有人参与，也能做到千人千面。

说了这么多接地气的应用，接下来也带大家看看硬核的。

此次就有两张海报“泄露了天机”，一张代表着隐私计算，一张代表着AI Infra。

首先，隐私计算，说是蚂蚁的看家本领都不为过：专利申请数居世界第一，不管是技术布局、创新突破、落地实践，都处于世界领先水平。背后的隐语团队正是支撑起蚂蚁硬核实力的存在。

不过即便这么硬核，实际也有诸多广泛的用途。

就像这位隐私计算开源框架算法专家崔锦铭，曾打磨出一套可复制的无障碍身份认证技术方案，实现视障人士信息的最小化披露，并为此开发了一个「无障碍线上观影」的程序，让他们也能够和普通人一样享受数字生活的便捷。

如今依靠数据驱动的大模型智能涌现，其所蕴含的用户隐私保护、数据安全等问题需要隐私计算技术来保驾护航。而隐语团队正在将耗时7年打造的可信隐私计算产品，通过开源的方式将技术分享给社会。

再来看AI Infra方面。大模型的发展需要强大的基础设施支撑，算力效能提升、显存容量优化等都是有待解决的挑战。

张科所在的团队研发了一整套创新体系，能让蚂蚁大模型千卡训练有效时间占比超过97%，千亿参数模型千卡级别规模训练的算力利用率可达62%。

在显存容量优化方面，他们自研了一个GPU 显存+传输优化开源项目Glake，可实现在训练、推理框架底层以及系统层对显存和传输进行一体优化。

比如在GPT、GLM、Vicuna 等主流大模型评测中，最高扩大了约 33% 的可用显存，即在 80GB 的 A100 GPU 上节省约 25GB 的显存，训练吞吐提高最多4倍。

这样一个暗戳戳的AI技术肌肉秀，其实也展现了蚂蚁AI技术布局的一个思路。

用最前沿硬核的技术，来解决我们日常实实在在的需求。

这当中既有广泛落地在农业、金融、遥感、数字人、营销等AI应用，也有硬核的技术布局，比如AI Infra、隐私计算。对于当下想要拥抱AI红利的应届生，像蚂蚁这种并非通常熟知的明星公司，或许也是一个不错的选择。

应届生如何拥抱AI红利

一边是一年一度的春招进行时，一边是接二连三的大模型进展让全世界无眠……参与并亲身见证这时代级机遇，或许是不少应届生们的心之所向。

但正当红的大模型公司粥少僧多，竞争不乏激烈，在社交网站上已经见到了不少这样的反馈。

于是在这之中产生一种共识是，与其奔赴当下的明星公司，场景公司更具潜力，更有性价比。

因为一来，经过一年AI技术发展，AI已加速驶入应用落地的趋势。

在这新一轮的技术趋势里，场景公司有着更快的技术和商业模式创新闭环。

就像蚂蚁这些AI应用就是直观的体现，在周围还在千模大战之际，他们将大模型应用在了金融、营销、农业、保险等领域。就这之中，他们也积累了丰富的场景数据，来带动大模型的迭代升级。

而历来科技发展，其实也是场景公司最终抓住机遇、享受红利。

就拿上一代AI浪潮来说，前期CV四小龙如此受关注，但如今仍从中不断获益的还是那些具体领域的场景玩家。

对于应届生而言，或许有更稳定的发展前景。

二来，其实也不要小看这些场景公司，他们AI含量实际上也十分的高，员工的应用实践机会可能更多。

没准儿，还能参与过全球级别的亿级大项目~

比如就像去年在亚运会亮相的蚂蚁AI数字人。

当时，由杭州亚组委面向全球推出的“亚运数字火炬手”，开启了线上火炬传递活动。每个用户都能在数字亚运世界中拥有一个唯一的数字身份，最终参与总人数超过1亿人。

这背后是蚂蚁自研的Web3D互动引擎支撑，在这之前早已在春节五福活动中进行了数次预演，参与用户也是过亿。想必在你不经意间，就已经体验过了。

加入这些公司还能参与到全球热点大事件，看热闹的同时，顺便工作赚钱了，说实话还挺香的~

所以说，应届生们要是没有收获大模型明星公司的Offer也不必焦虑，这些场景公司更具潜力，也值得期待。

再说，现在技术发展得这么快，已经涌现出不少场景公司，他们正全力拥抱AI，快速成长。之后的就业选择只会更多，机遇也会更多。

比如蚂蚁还推出了顶尖技术人才培养项目“蚂蚁星”，聚焦人工智能、隐私计算、安全技术等核心技术领域，每年从全球知名高校中招募顶尖应届博士毕业生，和少量学术成果卓越的应届硕士毕业生。

他们主要集中在蚂蚁技术研究院、蚂蚁集团AI创新研发部门NextEvo，从事AI领域前沿技术研发。入职起点为13级，比其他校招生起点职级高1-3级；入职年度薪资包100万起步，上不封顶……

总之，AI时代里，属于年轻人的新机遇正在纷至沓来了~

— 完 —

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