做 NLP 算法研究，去大公司还是创业公司？

答案当然不是大公司。虽说计算资源这一个点，现在语言模型越搞越大，创业公司恐怕很难负担得起训练成本。

但这么想通常都是错的。

有一家 NLP 创业公司不仅解决了这个问题：他们今年初与国内一家大型云服务企业达成合作（合作详情后续会随研究成果一起公布），提供充足的计算资源：数千枚 AI 芯片。

而且更重要的是在团队方面，这家创业公司的算法团队主要来自以清华大学、卡内基梅隆大学，由 XLNet 和 Transformer-XL 模型的第一作者领衔。

二月中旬的时候，北京智源研究院联合七家单位发布超大规模新型预训练模型“悟道·文汇”，模型的参数规模超过 100 亿，用于自动生成图片、文字以及视频，可具有初级认知能力。这七家单位是：阿里巴巴、清华大学、中国人民大学、中国科学院、搜狗、智谱.AI和循环智能（Recurrent AI）。

恩，前面说的这家公司就是循环智能（Recurrent AI）。本周六（3月20日）下午，北京，循环智能（Recurrent AI）的联合创始人杨植麟博士，将在智源悟道1.0 AI研究成果发布会上做主题报告以及参与圆桌讨论。

毫无疑问，语言大模型的价值仍需要朝多种方向进行持续研究和探索。除了继续参与“悟道·文汇”模型的后续打造，循环智能已启动另一项计划：NLP Moonshot。该计划旨在面向产业落地的方向，训练超大规模的中文预训练语言模型，在银行、保险、教育和房产等众多行业的实际落地中，最大化 NLP 产业应用的价值。

“超大规模模型是最大化价值的基础，NLP Moonshot 计划不会停留在学术研究层面，而是推动技术边界、落地产业价值。”循环智能的联合创始人，也是该计划的负责人杨植麟博士这样介绍该计划的使命。

欢迎加入 NLP Moonshot 计划

目前循环智能的 NLP Moonshot 小组仍需要新成员加入，如果你对大规模预训练模型非常感兴趣，曾经在 AI 顶会发表过论文或者正在从事相关的前沿研究，具备十足的创新能力，欢迎你的加入。

你的核心工作内容将包括：

分布式模型训练和调优
结合落地场景的大模型应用
通用算法优化和创新

循环智能资深算法总监陈虞君、资深算法总监杜羽伦和算法工程师徐瀚伟表示，“我们有top团队和massive算力去做前沿的NLP研究，也有丰富的垂直领域数据和商业化场景去大试牛刀。欢迎跟我们一起踏上‘探月’之旅。”

循环智能将为优秀人才提供有竞争力的薪水和期权，为卓越人才提供百万+年薪和有吸引力的期权。

现在就微信扫描海报中的二维码联系HR毕女士（微信号：bly1516）吧，她会把你拉到“循环智能技术分享群”中，第一时间获取杨植麟博士在本周六（3月20日）的主题报告资料。也可以直接发送简历至 hr@rcrai.com ，邮件主题注明“NLP Moonshot 计划”，HR 同学会及时联系你。

为什么是循环智能？

计算资源

众所周知，训练超大规模模型也需要价值不菲的计算资源。在计算资源方面，循环智能已经与一家大型云服务企业达成合作，数千枚 AI 芯片计算资源已就位。

团队实力

循环智能团队曾创造 state of the art 模型 XLNet 和 Transformer-XL（联合创始人杨植麟博士是两个模型的第一作者），具有在数千块 TPU 上训练超大规模模型的大量实践，对预训练有丰富经验。

项目前景

研发中的超大规模预训练语言模型面向产业落地，循环智能已服务和即将服务多家银行、保险、房产、教育等行业的头部客户，具备企业线上线下沟通智能化和人员效率提升等方面的丰富落地应用场景。

关于循环智能

循环智能（Recurrent AI）是一家 AI 企业服务公司，借助原创的自然语言处理和深度学习技术，帮助中大型企业充分挖掘对话数据的价值，实现精准销售预测和员工产能提升，带来业绩增长。公司服务的客户主要在保险、银行、房产和在线教育等领域。创始团队来自清华大学、卡内基梅隆大学，并获得红杉资本中国基金、真格基金、金沙江创投、靖亚资本等知名投资机构的支持。2020年，循环智能获得高新技术企业认证，并被德勤Deloitte评选为中国明日之星50强。

（阅读原文，进入 rcrai.com/moonshot 页面了解更多）