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AI面试

回答

目前有一些 AI 面试官的相关产品,例如:

  1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。
  2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。
  3. InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。

这些产品都在努力提高招聘的效率和准确性,帮助企业找到最合适的候选人。但使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。

此外,以下是 3 月 19 日的 Xiaohu.AI 日报相关信息:

  1. 克隆一个自己,用 AI 面试:创新的克隆 AI 面试应用。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1770011969229390287?s=20
  2. SystemAnimatorOnline,全身运动捕捉:基于 AI 的全身运动捕捉方案,仅需网络摄像头。新交互方式,适用于虚拟直播和视频制作。链接:https://github.com/ButzYung/SystemAnimatorOnline… https://x.com/imxiaohu/status/1769957973252796634?s=20
  3. Apollo 机器人,自主制作果汁:展示与英伟达 Project GROOT 合作,实现任务自主完成。从人类示范中学习,无需回初始位置。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1770047098731577481?s=20
  4. MindEye2,重建大脑所见图像:仅需 1 小时 fMRI 数据,重建观察者所见图像。能识别多个图像选项中的实际所见。实现不同受试者数据的有效泛化。链接:https://medarc-ai.github.io/mindeye2/ https://arxiv.org/abs/2403.11207
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
其他人在问
你知道哪些好用又免费的AI写作
以下为您推荐一些好用又免费的 AI 写作工具: Bing(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx) Claude 2(https://claude.ai/) 常用于营销领域的 AI 工具: Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频。提供多种定价计划,从免费到商业级不等,可用于制作营销视频、产品演示等。 HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 好用的 AI 新闻写作工具: Copy.ai:功能强大的 AI 写作助手,提供丰富的新闻写作模板和功能。可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容,节省写作时间并提高效率。 Writesonic:专注于写作的 AI 工具,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。智能算法可根据用户提供信息快速生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员使用。 Jasper AI:虽然主打博客和营销文案,但也可用于生成新闻类内容。写作质量较高,支持多种语言。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-07
给我提供一些,AIGC变现的文章
以下为您提供一些与 AIGC 变现相关的文章: :文中指出随着游戏中生成式人工智能革命的进展,将重塑用户生成内容,创造任何人都能构建游戏的世界,使游戏创作民主化,扩大游戏市场。 :深入探讨了 Transformer 神经网络架构,还提到了王凯大佬的小报童 AI 项目商业解析,主要研究可变现的 AI 项目。 小红书博主方面,如徐若木、李大强、Ai HFBY 等,您可以通过以下链接了解他们的相关内容: 等
2024-11-06
ai提示词是什么
AI 提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供一些指令或几个示例来完成。与大多数为单个任务设计的 NLP 服务不同,例如情绪分类或命名实体识别,补全(Completions)和聊天补全(Chat Completions)几乎可用于任何任务,包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理文本。Token 可以是单词,也可以是字符块。例如,单词“hamburger”被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”,而很短且常见的单词像“pear”是一个 Token。在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度。作为一个粗略的经验法则,对于英文文本,1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。 此外,在舞蹈音乐领域也有相关的 AI 提示词示例,如“Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,clubready mixes,energetic drops”,其中“Punchy 4/4 beats”指节奏感强的四四拍鼓点,“Electro bass”指电子低音,“Catchy synths”指易于记住的合成器旋律或音效,“Pop vocals”指流行音乐风格的主唱,“Bright pads”指明亮的和弦音效,“Clubready mixes”指适合在夜店播放的混音,“Energetic drops”指高潮部分。还有“Chaotic synths”指混乱的合成器音效,“Avantgarde dance”指前卫的舞曲风格,“Disruptive rhythms”指破坏性的节奏等。每个提示都精心制作,以有效地封装各种舞蹈音乐流派的具体特点和大气质量,同时确保适应不同的聆听环境。
2024-11-06
ai的底层逻辑
AI 的底层逻辑主要涉及以下几个方面: 1. 大模型的底层原理: 大语言模型依靠概率计算逐字接龙的方式工作,平时看到的逐字输出并非特效,而是其真实的工作方式。 大模型参数规模的增加,如从 GPT1 的 1.5 亿到 GPT3.5 的 1750 亿,实现了量变到质变的突破,从而“涌现”出智能。这种“涌现”结构在人类的进化和个体学习成长中也存在。 预训练是大模型获取知识的方式,其需要大量时间和算力资源。在没有外部帮助的情况下,大模型的知识信息可能不完备且滞后。 GPT 是生成式预训练转换器模型(Generative Pretrained Transformer),生成式指大模型根据已有输入不断计算生成下一个字词,直至计算出概率最大时结束输出。 2. 必须理解的核心概念: LLM 是 Large language model 的缩写,即大语言模型。 Prompt 是提示词,即输入给大模型的文本内容,其质量会显著影响回答质量。 Token 是大模型语言体系中的最小单元,不同厂商对中文的切分方法不同,通常 1Token≈12 个汉字,大模型的收费和输入输出长度限制以 token 为单位。 上下文指对话聊天内容的前后信息,其长度和窗口会影响大模型回答质量。
2024-11-06
有哪些可以克隆声音,制作 AI 歌手的工具
以下是一些可以克隆声音、制作 AI 歌手的工具: VoiceSwap 推出的 StemSwap 工具,基于浏览器,可将混音曲目分成四部分,隔离人声并转换为其他歌手的声音,用户能从授权歌手名单中选择新声音并下载完整混音或各个音轨。链接:https://www.voiceswap.ai/ 人工智能音频初创公司,如: :将书面内容转化为引人入胜的音频并实现无缝分发。 :提供专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 Sonantic(被 Spotify 收购):提供完全表达的 AI 生成语音,带来逼真表演。 :利用合成媒体生成和检测带来无限可能。 :一键使内容多语言化,触及更多人群。 :生成听起来真实的 AI 声音。 :为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 :为内容创作者提供语音克隆服务。 :超逼真的文本转语音引擎。 :使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 :提供听起来像真人的新声音。 :从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 :生成听起来完全像您的音频内容。 此外,深度伪造技术(deepfakes)是一种利用 AI 程序和深度学习算法实现音视频模拟和伪造的技术,投入深度学习的内容库越大,合成的视音频真实性越高。粉丝们还会通过 Stems 音轨分离工具将人声与原始歌曲分离,再使用 DiffSVC 等人声转换模型将人声转换成另一位明星的风格,然后将新的人声轨道与原始作品重新拼接在一起实现 AI 翻唱。
2024-11-06
怎么用AI软件将word文档自动 转换成PPT
以下是使用 AI 软件将 Word 文档自动转换成 PPT 的几种方法: 1. 闪击 网址:国内网站,不需要魔法。地址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 选择模版 输入大纲和要点:由于闪击的语法和准备的大纲内容有一些偏差,可以参考下官方使用指南:https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 ,将之前准备的大纲转换成适配闪击的语法。 生成 PPT:点击文本转 PPT,并在提示框中选择确定。 在线编辑 导出:导出有一些限制,PPT 需要会员才能导出。 2. 爱设计 网址:国内网站,不需要魔法。输入地址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ,进行注册和登录。 输入大纲和要点:确定操作方式,目前该工具提供两种方式,包括导入大纲和要点,以及输入主题自动生成大纲和要求。 选择模版并生成 PPT:点击生成 PPT,应用模版。 导出 3. MindShow 网址:国内网站,不需要魔法。地址:https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点:确定操作方式,目前该工具同样提供两种方式,包括导入大纲和要点和输入主题自动生成大纲和要求。 选择模版并生成 PPT 导出 4. Process ON 网址:https://www.processon.com/ 输入大纲和要点:确定操作方式,目前该工具同样提供两种方式,包括导入大纲和要点和输入主题自动生成大纲和要求。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版,再点击下载。如果喜欢用 Process ON 的小伙伴,没有会员,可以某宝买个一天会员。
2024-11-06
介绍一下视觉算法产品,以及该方向产品经理需要做的内容,以及面试可能会考察的知识点
目前知识库中暂时没有关于视觉算法产品、该方向产品经理工作内容以及面试考察知识点的相关信息。但一般来说,视觉算法产品是利用计算机视觉技术来实现特定功能的产品,例如图像识别、目标检测、视频分析等。 视觉算法产品经理需要做的工作内容可能包括: 1. 市场调研与需求分析:了解市场需求、竞争对手情况,挖掘潜在的用户需求。 2. 产品规划与定义:明确产品的目标、功能、性能指标等。 3. 算法选型与整合:根据需求选择合适的视觉算法,并进行整合和优化。 4. 项目管理与推进:协调开发团队、测试团队等,确保项目按时交付。 5. 与客户沟通:收集反馈,优化产品。 在面试视觉算法产品经理时,可能会考察以下知识点: 1. 计算机视觉基础知识,如常见的算法和模型。 2. 对相关行业和市场的了解。 3. 产品管理的方法和流程。 4. 项目管理经验和能力。 5. 沟通协调和团队合作能力。
2024-11-01
我认为我的对话和沟通与面试能力需要提升,我认为ai可以帮助我,我要让ai成为我的训练搭档与讲师。要怎么做?
以下是一些利用 AI 提升对话和沟通与面试能力的建议: 1. 采用“我说你听”的方式:向 AI 请教具体问题,例如“请告诉我面试中如何有效回答常见问题”“沟通时怎样更好地理解对方意图”等。大多数情况下,您无需深入了解相关知识的细节,只需告诉 AI 您的目标,它会提供解决方案。 2. 尝试“对话式编程”:与 AI 进行深度互动,而非简单地命令它执行任务。比如,对于提升沟通能力,您可以和它讨论“这种沟通方式是否有效”“有没有更高效的沟通策略”等,通过这种对话,AI 能为您带来更多创意和优化的可能。 3. 运用“我做你看”的方法:例如,您可以找一些优秀的面试或沟通案例发给 AI,让它参考并给出新的方案。但要注意,这种方式可能会构建信息茧房,限制探索其他可能。 需要注意的是,虽然 AI 能帮助您提升能力,但也不能过度依赖,以免导致基础知识的缺失,影响长期的能力发展。建议将 AI 作为学习工具,结合自身的思考和实践来不断进步。
2024-10-14
海纳 AI 面试是什么
海纳 AI 面试是一种通过在线方式、无需人为干预即可完成自动面试和自动评估的技术。其精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时,候选人的体验得到改善,到面率比之前提升最高达 30%。 目前有一些 AI 面试官的相关产品,海纳 AI 面试是其中之一。例如用友大易 AI 面试产品,具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障,能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。还有 InterviewAI 这个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案,候选人可用设备上的麦克风回答问题,每个问题最多回答三次,并会收到评估、建议和得分。 使用这些 AI 面试产品时,企业需要考虑数据安全性和隐私保护的问题。
2024-10-03
有什么ai工具可以辅助面试
以下是一些可以辅助面试的 AI 工具: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善,到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI:在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 4. GPT4 技术的实时转录工具:如 Ecoute,可在文本框中为用户的麦克风输入和扬声器输出提供实时转录,还使用 OpenAI 的 GPT3.5 生成建议的响应,供用户根据对话的实时转录说出。开源地址:https://github.com/SevaSk/ecoute 。 使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2024-09-16
面试AI公司,需要了解的资料
以下是面试 AI 公司需要了解的资料: 一、AI 市场与 AI 产品经理 (一)AI 就业市场 1. 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer,除了看 boss 直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 2. 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做 AI,这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同,所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证,海外有很多优秀案例。 二、AI 面试官的相关产品 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。可以帮助企业完成面试,还能借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。 三、Python + AI 学习 (一)Python 学习 1. 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 2. 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 3. 异常处理 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 4. 文件操作 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 (二)AI 学习 1. 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 3. 数学基础 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 4. 算法和模型 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。
2024-09-13
我想做aigc产品经理,面试的时候可能会问我什么问题
以下是您在面试 AIGC 产品经理时可能会被问到的问题: 大模型题目: 1. 您对哪些算法比较熟悉,能否介绍一下? 2. 能介绍一下您了解的大模型有哪些?您怎么评价它们? 3. 如果想要快速体验各种模型,该怎么办? 4. 大模型应用在落地过程中如何注入领域知识? 5. 能介绍一下大模型应用如何做评测? 6. 大模型怎么保证它们的价值观没有危害? 7. 您对 PE 有什么理解,有过什么比较好的 pe 案例吗? 8. 您怎么理解大模型微调和 RAG,它们有什么优势? 9. 有过用大模型解决传统模型解决不了的业务问题吗? 10. 大模型面对的安全危险有什么传统内容没有的吗?怎么系统化地解决大模型内容安全的问题? 通用题目: 1. 您怎么理解 AIGC 产品经理、AI 产品经理、传统产品经理的,有什么差异? 2. AIGC 项目和传统 AI 项目有什么差异,对于产品经理来说有什么不同? 3. 在 AIGC 项目中产品经理需要参与和负责哪些事情? 4. 您认为,未来 AI 或者 AIGC 的方向是什么? 5. 大模型一般认为需要大量的数据和硬件,但是现在很多国内大模型公司显然不具备这样的条件,他们的发展您有了解过什么途径吗? 6. 您用过哪些 AIGC 产品,您怎么评价? 7. 说一下,您对大模型、AIGC、AI 的理解。 8. 您怎么理解大模型和传统模型的异同点? 9. 介绍一下当前 AIGC 都有哪些落地的场景? 10. 生成式大模型的优点和局限性有哪些? 11. 大模型在您所在的行业和领域有哪些结合点,为什么?
2024-08-20