有些组织已经开始招聘一个全新的技术岗位:机器学习管理员——也就是“ML admin”。
“这是一个新的人设,但并不是一个广为人知的人设,” Nutanix 的首席 AI 官 Debbo Dutta 在上周的 Next 大会上对 The Register 说道。
Dutta 表示,“ML admin 负责阐释、设计、规划、执行和监控新兴大语言模型的全生命周期。”
Dutta 进一步说明,这项工作并不涉及用于训练模型的技术,而是要求这一新类别的管理员能够了解如何根据基础设施和工作负载来调配大语言模型的规模,并确保模型的稳定运行。
他们还需要熟悉合规问题,深入了解基础设施的构建范围,并与运维团队合作搭建基础设施。
“我们的假设是,IT 管理员会继续管理基础设施直到大语言模型这一层面。现阶段这就是分界线,” Dutta 说道。
ML admin 还将管理其雇主与主要 AI 供应商(例如 OpenAI 和 Anthropic)的企业账户。这样做是必需的,因为随着应用供应商将 AI 集成到他们的产品中,他们默认用户已经具备所需的大语言模型。ML admin 的工作就是为他们的雇主配置 AI 资源,使应用程序能够有效利用这些资源。
“我们希望很快 ML admin 能够成为 IT 部门的一部分,” Dutta 表示。现阶段,他们主要在业务部门内工作——这再次印证了影子 IT 的出现,业务部门在未经 IT 部门批准的情况下自行开发 AI 应用,并雇佣专门的人员来保证系统正常运转。
ML admin 可能需要在内部培养,而不是直接招聘进来。
Dutta 说,Nutanix 目前已有一位“影子 ML admin,正在训练一位 IT 管理员如何成为 ML admin。”
这意味着,Nutanix 正在构建自己运行和管理 AI 的能力,即便是在开发 AI 的同时。用 Dutta 的话说:“我们正在同时铺设跑道、构建控制系统和驾驶飞机。现在这一切有点疯狂。”
但至少,这在 AI 技术正引发裁员的当下,为 AI 领域带来了一个全新的岗位。
(R)
好文章,需要你的鼓励
Genspark推出超级智能体,将"氛围编程"概念扩展至企业工作流程,实现"氛围工作"模式。该系统采用9个大语言模型的专家混合架构,配备80多种工具和10多个数据集,通过规划-执行-观察-回溯循环运行。系统能自主处理复杂业务任务,甚至代替用户拨打电话。45天内实现3600万美元年收入,展现了自主智能体平台的商业可行性,挑战传统企业AI架构理念。
ByteDance智能创作实验室发布的Phantom-Data是首个大规模跨情境主体一致性视频生成数据集,包含约100万个身份一致配对样本。该数据集通过创新的三阶段构建管道,从5300万视频和30亿图像中精选高质量跨场景配对,有效解决AI视频生成中的"复制粘贴"问题,显著提升文本遵循能力和视觉质量。
医疗保健已成为AI应用的热点领域,在疾病诊断、康复监测和新药开发方面证明了其价值。然而,行业仍面临临床人员短缺、人口老龄化等挑战。AI智能体作为下一波AI变革浪潮,相比现有AI工具,能够执行更复杂的任务并减少人工干预。它们不仅能被动提供信息,还能主动采取行动,如自动分诊调度、辅助临床决策、远程患者监护等,有望在十年内彻底改变医疗服务的提供、管理和体验方式。
普林斯顿大学研究团队开发了ReasonFlux-PRM,这是首个能深度理解AI复杂思维过程的评分系统。不同于传统只看最终答案的评估方法,新系统能评判AI思考轨迹的每个步骤质量,在数学和科学推理任务上实现了平均4.5%-12.1%的性能提升,为AI教育和训练提供了突破性的解决方案。