人力资源行业ai

新手学习 AI 可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

目前针对使用 AI 工具帮助小学生建立学习习惯、管理学习以及进行学习习惯统计管理，暂时没有相关的具体内容。但可以考虑以下思路： 1. 利用智能学习软件，这类软件可以根据小学生的学习进度和表现制定个性化的学习计划，并进行学习时间的管理和提醒。 2. 借助具有语音交互功能的 AI 助手，鼓励小学生通过与它交流来分享学习心得和困惑，从而培养良好的学习反思习惯。 3. 运用一些具备学习数据统计分析功能的工具，帮助家长和老师了解小学生的学习行为模式，以便针对性地进行引导和纠正。 需要注意的是，在使用 AI 工具时，要确保其内容适合小学生的年龄和认知水平，同时也要关注使用时间，避免过度依赖。

以下是关于 AI 生产骨骼动画的相关信息： 在 AI 创作方面，有以下一些案例和工具： 晨然的作品《Devices》：使用 Blender 制作白模动画，导出深度图、线框图帧序列，使用 ComfyUI 进行风格迥异的渲染。传统工作流在可控性中寻找创新的随机性，而 AI 工作流更多是在随机性中寻找可控性，需要思考如何平衡可控性与不可控性。 VIGGLE：这是一款创新的可控视频生成平台，基于 JST1 技术，允许用户自由创建和控制 3D 角色的动作。Viggle AI 是一款利用骨骼动画将图片转化为一致性角色动画的工具，简化了动画制作流程。操作时需注意上传任意尺寸的角色图像，为获得更好效果，使用背景干净的全身照片，图像大小最大 10MB，上传的照片必须符合社区规则。体验地址：https://www.viggle.ai/ 官方 Discord：https://discord.gg/viggle 腾讯推出的「AI 全流程 3D 工厂」：基于开源的 Hunyuan3D1 模型，支持从文本生成 3D 模型，并提供丰富的后处理功能，如骨骼绑定、动画生成和 PBR 贴图。新发布的 Hunyuan3D2 模型提升了生成精度，并支持低多边形和自定义渲染。该平台还允许用户构建个性化的 3D 生成工作流，为游戏开发和内容创作提供了高效解决方案。

以下是关于 AI 小说的相关教程： 将小说制作成视频的流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》的工作流： 1. 用 bing 搜索这个标题相关的内容。 2. 用程序将搜索结果结构化（这一步有一定的提升效果，但是不重要，不熟悉程序的可以忽略，或者往下翻直接复制稳重的代码）。 3. 用大模型草拟大纲：标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 4. 再用大模型来写文章。 5. 输出文章内容。 基于《救猫咪》的 AI 辅助小说工作流的一些观点： 1. 阅读感受方面，要警惕高概念电影，套路化叙事易腻，应追求票房与深度的平衡。同时要考虑两类观众，专业观众的差评可能阻碍传播。 2. 小说和剧本有区别，电影剧本更强调画面感和拍摄成本，小说对白是交代情节的重要渠道。 3. 一些创作原则并非绝对，如别让媒体搅合、为演员写角色、双重魔幻等。 4. 不适合写群像戏和现实主义题材，书中框架复杂度不够高，神来之笔往往难以提前设计。

AI 正在多个领域带来改变： 1. 在编码方面，AI 正在逐渐取代构建和更改软件时的繁琐过程，带来轻盈和控制。例如，Cursor 致力于创建一个神奇的工具，以引领这一转变，期望有朝一日能编写世界上所有的软件。 2. 在医疗保健领域，AI 有望不可逆转地改变预防和治疗疾病的方式。但为了在该领域产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。例如，通过学校教育和经验积累，培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉，就像医学生从基础课程开始逐步深入学习一样。 3. 对于个人而言，AI 能扩大个人的能力范围，比如可以自行发现需求、产生方案、验证方案并解决需求。例如在开发 AI双语字幕时，通过一系列步骤和借助 GPT 生成新的双语字幕文件。

我们这个网站提供了多种关于 AI 及相关应用的归纳推荐，包括以下方面： 1. 2023 年历史更新（归档）：重新整理了网站与 APP 的链接，将功能加入标题以便快速了解用途；推荐了关于视频 AI 工具的亲测排序文章；补充了 Whiteboard 浏览器插件，可将视频转入类似白板的新界面进行操作；添加了关于 GPT4 在地理知识方面能力的论文。 2. 一个希望有点意思的 AI 分享（三）：介绍了人和 AI 协同的三种方式，即嵌入式模式、协作模式和智能体模式，目前协作模式最常用。还提到了 ChatGPT 能完成的任务以及个人常用任务对应的国内外 AI 产品，同时指出 AI 不仅是个人的“外挂”，也会给公司带来变革。 3. AIGC Weekly01 产品推荐：包括 Scale AI 发布的视觉 AI 创意套件、生成人类全身照片的工具、绘制头像的工具、将播客变成短视频的工具、Stable Diffusion v 2.0 web UI、创建网站和 app 插画的工具、总结和归纳学习内容的工具，以及 Google 与医疗技术公司合作开发的人工智能乳腺癌筛查工具。 总之，网站涵盖了丰富的 AI 技术、产品、教程和案例等信息，并在不断更新。

AI 在人力资源方面的最新应用实践包括以下几个方面： 1. 招聘初期：如职位描述生成、简历分析、面试题设计。 2. 员工绩效评估：分析员工工作表现，识别绩效趋势和提升点，为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展：辅助员工的培训和职业发展规划。 在全行业中，基础办公提效方面，如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等，都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 例如在游戏行业，网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》，将 AIGC 应用于美术开发，在 NPC 与玩家的交互上呈现独特的剧情体验，还内嵌了全自动“AI 作词机”。 在文科白领方面，AI 在个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色，能完成 80%到 90%的工作。 用友的调研报告预测，随着技术进步，AI 将进一步推动个性化人力资源管理，创造无人值守的 HR 平台，推动企业持续发展。

以下是关于 AI 在人力资源服务行业发展趋势的相关内容： 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年，促成了信贷评估、欺诈评分等方面的改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃，正在改变多个领域，包括教育、游戏、商业等。与传统 AI/ML 侧重基于现有数据进行预测或分类不同，生成式人工智能能创造全新内容。这种能力结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力，可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。在金融服务行业，预计优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳生成式人工智能。 在人力资源服务行业，相关报告如《用友：AI 在企业招聘中的应用现状调研报告》预测，随着技术进步，AI 将进一步推动个性化人力资源管理，创造无人值守的 HR 平台，推动企业持续发展。 知名投资机构 Nfx 分析指出，AI 正在强制逆转 SaaS 缩写的含义，从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务也能执行任务，无需雇佣额外劳动力，传统劳动力市场将和软件融合成新市场。从企业组织结构来看，提供这种 AI 劳动力的产品有两种形式。

以下是关于人工智能在人力资源管理应用的相关内容： 在就业、工人管理和自雇职业中使用的人工智能系统，特别是用于招聘和选拔人员、做出影响工作合同关系晋升和终止的决定、分配任务、监测或评估人员等方面，应当列为高风险，因为这些系统可能对人的未来职业前景、生计和工人权利产生重大影响，还可能延续历史上的歧视模式，损害个人的数据保护和隐私权利。 相关报告： 《用友：AI 在企业招聘中的应用现状调研报告》预测，随着技术进步，AI 将进一步推动个性化人力资源管理，创造无人值守的 HR 平台，推动企业持续发展。 《量子位：AI 视频生成研究报告》 《量子位：中国具身智能创投报告》具身智能正成为人工智能的新浪潮，广泛应用于物理实体，其发展得益于大模型和生成式 AI 的进步。 人工智能在招聘中的潜在风险与应对策略： 应对策略：更新人力资源程序以限制潜在不同影响；对人力资源技术提供商进行尽职调查；修改当前的人力资源隐私声明以符合法规；对 AI 的训练数据进行审查确保质量和无偏差；告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节保障信息透明度；提供合理便利措施确保少数群体不被排除；定期评估 AI 筛选结果及时优化。 建议：企业采用 AI 辅助招聘工具时，必须考虑法律风险和道德责任，确保公平、无偏见的招聘环境，同时遵守相关法律法规。通过综合策略和审慎方法，有效利用 AI 优势并规避潜在风险。

AI 在人力资源工作中的运用包括以下方面： 1. 招聘：例如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成面试回答。 2. 绩效管理：根据团队和个人绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 3. 数字化文件管理：如 PeopleSoft 和 Workday 将人力资源文件柜数字化。 同时，人工智能在人力资源领域的运用也存在潜在风险，应对策略包括： 1. 更新人力资源程序，以限制潜在的不同影响。 2. 对人力资源技术提供商进行尽职调查。 3. 修改当前的人力资源隐私声明，以符合国家隐私或 AI 相关法规。 4. 对 AI 的训练数据进行审查，确保其质量并无偏差。 5. 告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节，保障其信息透明度。 6. 提供合理的便利措施，确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外。 7. 定期评估 AI 筛选结果，发现任何潜在的歧视并及时优化。 企业在采用 AI 辅助人力资源工作时，必须考虑法律风险和道德责任，确保公平、无偏见的工作环境，同时遵守相关的法律法规。通过综合策略和审慎的方法，企业可以有效利用 AI 的优势，同时规避潜在的风险。

智能人力资源的具体应用包括： 1. 简历初筛：利用模型对求职者的简历进行初步筛选，提高筛选效率。 2. JD 自动生成：自动生成职位描述，节省人力和时间成本。 3. 数据分析：对人力资源相关数据进行分析，为决策提供支持。 在招聘方面，人工智能存在潜在风险，公司可采取以下应对策略： 1. 更新人力资源程序，限制潜在的不同影响。 2. 对人力资源技术提供商进行尽职调查。 3. 修改当前的人力资源隐私声明，使其符合国家隐私或 AI 相关法规。 4. 对 AI 的训练数据进行审查，确保其质量并无偏差。 5. 告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节，保障信息透明度。 6. 提供合理的便利措施，确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外。 7. 定期评估 AI 筛选结果，发现任何潜在的歧视并及时优化。

在安防行业应用好 AI 可以从以下几个方面考虑： 1. 技术层面： 大模型时代，训练大模型涉及 GPU 调用、模型架构设计、数据处理、调优等多个环节，具有较高的资源门槛和技术复杂度。 2. 竞争态势： 当计算机视觉的商业化场景转向安防后，创业公司面临来自安防行业巨头的竞争。创业公司虽更懂 AI 视觉识别，但需从头学习研发硬件产品、搭建营销体系；而巨头有完善的供应链和销售体系，但需要引入 AI 技术。 大模型时代的创业公司对手从海康威视换成了资源更多、决心明确的 BAT 和字节等大公司。 3. 创新与生态： 新技术能否找到新生态至关重要，包括新的供应链、新的硬件载体、新的渠道和新的需求与用户来源。 创业公司和大公司间的竞赛结果取决于新技术能在多大程度上颠覆原有体验，新技术的进入门槛、赛道长度以及能否找到新生态。 此外，在管理方面，要善于为 AI 应用提供明确的沟通和上下文，明晰其能力边界，合理授权并监督检查，擅长任务拆解和整合以提升协作效率。同时，医保严禁 AI 自动开处方，而在其他领域如 Coinbase 全面推动 AI 应用，提高了效率并广泛应用于多个方面。

建立一个行业的知识库并建立专属 AI 模型可以参考以下步骤： 1. 明确行业需求和目标：确定知识库和 AI 模型要解决的具体问题和实现的功能。 2. 收集和整理数据：包括行业相关的各种信息、文档、案例等，为知识库提供素材。 3. 设计提示词：明确 AI 模型的角色和专注的技能，使其能够按照设定进行工作。 4. 构建知识库：将行业特定的规则、流程、案例等内容整理成工作手册，供 AI 模型参考。 5. 选择合适的 AI 模型：例如可以使用阿里千问模型等。 6. 进行模型训练和优化：根据收集的数据和设定的提示词、知识库对模型进行训练，并不断优化。 7. 融合实际场景：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供 AI 学习，避免复制危险的偏见。 8. 持续评估和改进：根据实际应用效果，对知识库和 AI 模型进行评估和改进。 例如，在医疗保健领域，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事医疗保健特定领域的 AI，让其接触到顶级从业人员的多样化视角。在财经领域，依托中央财经大学的资源优势，基于内容增强型知识插槽技术构建高质量知识库，与客户自有知识库结合，实现全业务场景的支撑，可实现快速的专家级 Agent 构建与管理维护。在文档处理领域，如上海普米智图智能科技有限公司，自主研发的数据框架 Ananke 和 Agent 框架 Moros，利用智能体技术提升工作流效率。

以下是关于 AI 和保险行业的相关内容： 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年，促成了从更好的信贷评估到更精确的基础欺诈评分等一系列改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃，正在改变多个领域。金融服务公司拥有大量历史金融数据，若用其微调大型语言模型或从零开始训练模型，能迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业已准备好使用生成式人工智能来实现五个目标：个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告。 在保险行业，文章探讨了人工智能如何提升保险服务的价值链。AI 的医疗大模型与真人医生的治疗方案达到了 96%的一致性。保险销售基于信任交易，用户体验和满意度是信任累积关键，未来 GPT 可视为业务人员的个人助理。优化保险服务链需考虑在线与远程服务体验、独特的用户分类方法、数字化服务体系、用户心理状态、路径设计以及保险营销员的实际需求等，以实现用户财务需求与保险商品的双赢。

以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案，希望对您有所帮助： 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能，增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧，如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程：利用网络平台提供相关课程，方便职工自主学习。 2. 线下讲座：邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作：在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训，根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式，检验职工的学习成果，并将其与绩效考核挂钩，激励职工积极参与培训。

AI 在自媒体行业有广泛的应用，主要包括以下方面： 写作方面： 1. 项目启动：确定目标客户群体，如大学生、职场人士、自媒体从业者等，并选择合适的 AI 写作工具以满足不同客户需求。 2. 准备阶段：学习并实践 AI 写作技术，通过书籍、在线课程等资源提升写作技能，同时构建团队，培养和扩充团队成员以提高运营效率。 3. 商业模式构建：确定服务内容，如提供论文、报告、文案等直接写作服务，并制定质量控制标准以确保写作内容满足客户要求。 4. 运营与推广：在淘宝等电商平台上开设店铺展示并销售写作服务，建立写作培训社群分享写作技巧和 AI 应用经验以提升品牌影响力，通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设，与绘画团队、其他写作工作室等合作共同开发新项目。 5. 项目优化与发展：持续关注 AI 技术进展以提升服务质量和效率，根据市场需求拓展新的服务和产品，并收集客户反馈不断优化和改进服务。 AI 绘画方面： 1. 个体成为自媒体博主。 2. 个体商户应用。 3. 实体印刷（如 T 恤、杯子实物等）。 4. AI 摄影。 5. 设计接单。 6. AI 定制萌娃头像。 7. 电商商品。 8. 自媒体素材。 9. AI 服装预售。 10. AI 视频接单。 11. 培训老师。 公司方面： 1. 设计质量和效率提升。 2. AI 绘画相关应用开发。 3. CV 方面算法应用。 此外，还有以 AI 主题自媒体短视频创作工作坊为例的应用： 1. 开场介绍（15 分钟）：主持人介绍活动目的、流程和期望成果，并展示相关案例激发创意思路。 2. 案例和工具介绍（30 分钟）：进行案例展示和工具介绍。 3. 创意策划与制作准备（45 分钟）：团队成员分工，明确各自负责的部分，讨论并撰写用于辅助制作的 prompts，制定具体的制作计划和时间表。 4. 短视频制作（1 小时）：各组根据策划进行视频拍摄、编辑和制作，主持人巡回指导提供必要帮助。 5. 成品展示与评估（30 分钟）：各组展示完成的短视频，共享反馈和建议互相学习提升。 6. 总结讨论（15 分钟）：总结学习经验，分享创作心得，讨论 AI 在自媒体领域的应用前景。 该工作坊具有案例激发、团队协作、实践指导、创意自由和综合能力提升等特色。通过本次工作坊，参与者不仅能够掌握如何创作吸引人的 AI 主题短视频，还能提升团队协作和创意思维能力，为未来的自媒体创作和 AI 应用奠定坚实基础。

以下是 AI 在新媒体行业的一些应用： 1. 广告营销：分众传媒携手阿里通义大模型，推出“众智 AI”产品，为千万中小广告主解决营销难题，降低广告投放门槛，精准高效投放线下广告流量。线下品牌广告通常以大客户投放为主，传统服务方式需要以更科学和数据化智能化的策略辅助。对于中小广告主，尽管分众有技术能力和本地化场景，但他们往往因营销预算和能力有限，无法有效传播。 2. 电影制作：Junie 作为多媒体创作者，在多部作品中运用 AI 技术重塑影像表达。AI 技术虽不能完全替代传统影视制作中的现实主义创作，但能在影视前期策划中扮演重要角色，帮助创作者进行分镜预演和效果测试，提高创作效率，提供更多创意空间。 3. 游戏开发：AI 技术在游戏开发中的应用逐渐落地，为游戏行业提供了新的增长空间，成本、效率和质量同步上升。 4. 影视行业：移动互联网时代后，影视行业的创作、分发和消费方式已被深度重塑，为 AI 技术落地创造基础。AI 技术的应用逐渐渗透到产业各环节，正经历着一场内容生产、分发和消费模式的深刻革命。例如，以 Sora 为代表的视频生成产品推动着影视行业供给侧技术变革。