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AI怎样运用在人力资源的工作中

回答

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。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

输入咖啡，输出代码：AI 如何将资本转化为劳动力

[title]输入咖啡，输出代码：AI如何将资本转化为劳动力原文地址：https://a16z.com/ai-turns-capital-to-labor/发表时间：2024年8月22日几个世纪以来，科学的长期目标之一是实现炼金术的梦想——将铅转化为金。实际上，在核物理学中这是可能的，这被称为核嬗变。在核反应堆或粒子加速器中用中子轰击汞……看！金子就这样产生了。今天，多亏了人工智能，我们正在见证可能是历史上最伟大的嬗变。软件正在转变为劳动力。这就像是新的质能方程式$$E=MC^2$$。资本用于购买咖啡、雇佣工程师以及购置GPU。产出的是承担起劳动角色的代码。这既能壮大现有的软件市场，又能创造出许多新的软件市场，而在这些市场中，"按座席"定价从未取得过巨大的成果。历史上，许多软件将离线形式的存储数字化，放入数据库，然后为可能不懂SQL的最终用户提供一个可访问、可授权的前端界面，享受数字化、网络化媒介的速度优势。PeopleSoft和后来的Workday将人力资源文件柜数字化了。Zendesk将老式的客户支持“票据”数字化了。Quicken和Quickbooks将老式的账簿数字化了。Epic和Cerner实现了健康记录的数字化。Salesforce将销售名册和黑板上的流程图数字化了。电子邮件数字化了，嗯，就是邮件！现在，IT部门的William和Sarah不再需要人力资源文员Bill或会计文员Sally从文件柜中"取"文件，而是要确保人力资源或会计部门的每个人都能正确配置并访问系统。但是会计部门和人力资源部门的人员数量是一致的。但是现在——这是重大变化——数字化文件柜的“用户”不必是人类。让我们来看看Zendesk的定价：

人工智能在招聘中的潜在风险与应对策略

面对这些挑战，公司需要采取战略性的应对措施，如：更新人力资源程序，以限制潜在的不同影响；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，以符合国家隐私或AI相关法规；对AI的训练数据进行审查,确保其质量并无偏差;告知申请人有关数据收集和AI筛选流程的细节,保障其信息透明度;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;定期评估AI筛选结果,发现任何潜在的歧视并及时优化。[heading4]建议[content]人工智能在简化招聘流程和提高效率方面具有巨大潜力，但也带来了不少风险。企业在采用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。

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|HR：团队绩效管理|提问模板：1、请根据团队和个人的绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议||工作|[HR：团队绩效管理](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DAYUw9ZPbiNNiKk0r2Xcf0QPn5g?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|<br>|HR：面试工具|作者开发了一个使用GPT4技术的实时转录工具，可以帮助求职者在面试中生成完美的回答||工作|[HR：面试工具](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Fh1Kw1Af2iUqtjk4uApc4uGenRf?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|<br>|科学：研制采摘机器人|荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）科学家探索了人类与大型语言模型（LLM）之间不同程度的合作，借助ChatGPT设计并研制出了一款番茄收割机器人||工作|[科学：研制采摘机器人](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QbemwrM5MimNBVkseUIc3JaKnyh?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|<br>|科学：设计航天器零部件|麦克莱兰先生的工作是设计既轻又坚固的任务硬件，这是一个一直需要大量试错的工作。<br><br>但是，一个人类可能需要一个星期才能做几次迭代，而他使用的商业AI工具可以在一个小时内生成30或40个想法，还会提出一些人类想不到的想法。||工作|[科学：设计航天器零部件](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Wx9aw9k0fiq7W5kREnacoigbnbe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|

其他人在问
有哪些关于toB 营销的 ai应用
在 ToB 营销领域，目前常见的 AI 应用主要有以下几类： 1. 智能办公：在办公垂域场景中发挥作用，比如快速总结群聊内容或会议信息，为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服：通常借助 agent 实现，接入企业的 QA 知识库，回应用户信息并下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 3. AI 导购：在用户和商家之间发挥作用，依据用户问题，结合产品介绍和评论信息等，为用户推荐更准确、精准的产品。 4. 智能营销：应用于营销环节，通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容，有些还会融入用户的个性化元素以指导物料生成。 5. 智能人力资源：主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外，在 AI 产品的发展中，还呈现出从通用能力到专业化细分的趋势，如图像生成的 Midjourney、Stable Diffusion 等，视频制作的 Pika、Runway 等，音频处理的各种 AI 配音、音乐生成工具等。商业模式上也有创新尝试，如 ToB 市场的深耕，如针对内容创作者的 ReadPo 等。
2024-11-16
AI写信息报道软件
以下为您推荐一些好用的 AI 写信息报道软件： 1. Copy.ai：是一款功能强大的 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。 2. 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，其智能算法能根据用户提供的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。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽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。 此外，随着人工智能技术的迅猛发展，小型企业在 2024 年也迎来了新的应用场景： 1. 聊天机器人：分为信息型和实用型，在企业网站上用于回答常见问题或执行特定任务，能大幅减少客户服务方面的人力成本。 2. AI 撰写内容：如 ChatGPT 等工具，为内容创作有困难或资源有限的小型企业提供高效解决方案，快速生成高质量文本内容。 3. 语音搜索优化：小型企业需优化网站以适应语音搜索普及的趋势，确保内容清晰准确，使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化：为每位访客提供定制化体验，增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据：通过机器学习算法进行预测性分析，发现模式和趋势，为营销活动或个性化体验提供有价值洞见。 6. 社交媒体管理与情绪分析：利用情绪分析工具深入了解客户反馈，调整产品和营销策略。 以下是 1 月 3 日的一些 AI 相关资讯： 1. 微软研究团队利用合成数据训练 AI，减少成本和偏见，生成 100 种语言的文本数据提高训练效率。论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.00368 。 2. Pile：开源的 AI 日记软件，界面美观，集成 OpenAI API，有 AI 搜索和问题解答功能，保证安全隐私。下载链接：https://udara.io/pile/ ，项目源码：https://github.com/UdaraJay/Pile 。 3. VCoder：视觉编码器增强模型，增强 LLM 的视觉理解和分析能力，处理分割图和深度图，改善对象感知，在对象识别任务中表现优于 GPT4V。项目链接：https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/ ，代码库：https://github.com/SHILabs/VCoder 。 4. M2UGen：多模态音乐理解生成模型，能理解音乐风格、乐器、情感，进行音乐问答，根据文本、图像、视频生成音乐，由腾讯与新加坡国立大学开发。 5. DreamTalk：人物头像动画生成开源，使人物照片头像根据音频说话或唱歌，保持嘴型和表情一致。代码库：https://github.com/alivilab/dreamtalk 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-16
AI学习从哪开始？
对于新手学习 AI ，可以从以下几个方面开始： 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，比如图像、音乐、视频等，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，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。 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，了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI ，建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 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。
2024-11-16
我如何才能更快的成为AI领域的专家
要更快地成为 AI 领域的专家，您可以参考以下几个方面： 1. 学习基础：像预医学生一样，从相关的基础课程开始，例如数学、统计学、计算机科学等，为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验：通过参与实际项目、实习或研究工作，积累实践经验，从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练：采用堆叠模型的训练方式，而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如，先训练基础学科的模型，如生物学、化学等，再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型：创建专门针对特定领域的 AI 模型，如医疗保健领域的专家 AI，而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法：在编码、数据和测试方面采用多样化的方法，创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动数据供 AI 学习，使 AI 接触到多样化的视角，避免偏见。 总之，成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。
2024-11-16
有没有用Stata的最小二乘法处理相关的AI
目前在 AI 领域中，较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析，而在 AI 中，更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务，最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。
2024-11-16
有没有自动AI样机的工具 mockup
目前在 AI 领域，暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展，未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态，以获取相关信息。
2024-11-16
智能人力资源具体应用
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。
2024-08-27
人力资源行业ai
以下是关于人力资源行业 AI 的相关信息： 人工智能在招聘中的潜在风险与应对策略： 随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）已成为企业招聘流程中的重要工具。AI 提供了前所未有的效率和自动化能力，但同时也带来了新的挑战和风险，尤其在算法偏见、数据隐私和歧视等方面。 写简历的 AI 产品： 有许多 AI 工具可以帮助您编写简历，例如： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 Careered AI： 官网链接：https://www.careered.ai/ Careered AI 是一个 AI 遮板信生成器。该平台利用算法从简历和职位列表中收集数据，建立了一库简历样本、求职信和文章。其主要特点和优势包括： 使用 GPT 技术根据工作列表和简历复制来生成求职信。 从资源库学习如何编写优秀的求职信和简历。 加深对求职信和简历中有效和无效因素的理解。 通过遵循经过验证的策略来提高被录用的机会。 访问各种工具和资源以帮助找工作。 Careered 的使用场景涵盖各种与求职申请相关的活动，例如编写有效的简历和求职信、提高被录用的机会、学习如何将求职申请量身定制到特定的工作列表。总的来说，Careered 对于任何希望提升求职申请技巧和增加被录用机会的人来说非常有价值。 Careered AI 的主页提供以下信息：100%免费。大多数人只需不到 47 秒。通过粘贴工作岗位和个人信息，即可创建求职信。就是这么简单。它还提供了一些相关链接，如生成求职信、求职信示例等。但需要注意的是，Careered AI 在 Google 搜索中有相关链接，其主页无法正常访问，因此无法获取更多信息。
2024-08-09
AI可以运用于炒股领域吗
AI 可以运用于炒股领域。 目前，AI 在炒股领域的应用仍处于不断探索和发展的阶段。例如，博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年历史，大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃，可能为金融服务市场带来数十年来最大的变革。但需要注意的是，AI 在炒股领域的应用还存在一些挑战和需要完善的地方。一方面，高度智能化的能力需要进一步打磨，概念落地还有较长距离；另一方面，AI 与金融服务的结合还需要不断探索和优化。
2024-11-13
怎么运用AI
以下是关于如何运用 AI 的一些方面： 英语学习： 1. 智能辅助工具：利用如 Grammarly 这样的 AI 写作助手进行英语写作和语法纠错，提升写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用如 Call Annie 这样的语音识别应用进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：借助如 Duolingo 这样的自适应学习平台，利用 AI 技术获得量身定制的学习计划和个性化学习内容。 4. 智能导师和对话机器人：通过如 ChatGPT 这样的智能对话机器人进行英语会话练习和对话模拟，增强交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：使用如 Khan Academy 这样结合 AI 技术的自适应学习系统，获取个性化的数学学习路径和练习题，并根据自身能力和需求获得精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用如 Photomath 这样的智能题库和作业辅助工具，通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用如 Socratic 这样的虚拟教学助手，借助 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，促进对数学知识的理解和掌握。 4. 交互式学习平台：参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 室外设计： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力：使用 AI 图像生成工具，输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能：利用 AR/VR 等技术，将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化，便于评估和验证设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力：使用 AI 工具对设计方案进行采光、动线、材料等方面的分析和优化，满足使用者的实际需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能：利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率，缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式：人工设计师与 AI 工具形成互补，在创意、分析、优化等环节充分发挥各自的优势。 应用场景： 1. 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 2. 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 3. 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 4. 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 5. 交通运输：（此处未给出具体应用场景的详细描述）
2024-11-10
高中生如何运用AI辅助学习
对于高中生运用 AI 辅助学习，以下是一些方法和建议： 英语学习： 1. 智能辅助工具：利用如 Grammarly 这样的 AI 写作助手进行英语写作和语法纠错，提升英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用如 Call Annie 这样的语音识别应用进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：通过如 Duolingo 这样的自适应学习平台，借助 AI 技术为自己量身定制学习计划，获取个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用如 ChatGPT 这样的智能对话机器人进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：使用如 Khan Academy 这样的自适应学习系统，结合 AI 技术获得个性化的数学学习路径和练习题，实现精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：借助如 Photomath 这样的智能题库和作业辅助工具，通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用如 Socratic 这样的虚拟教学助手，利用 AI 技术解答数学问题、获取教学视频和答疑服务，促进对数学知识的理解和掌握。 4. 交互式学习平台：参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 此外，教育科技领域中，AI 还能为大众大规模部署个性化的学习计划，提供“口袋里的老师”，理解独特需求并回答问题或测试技能。例如，Speak、Quazel 和 Lingostar 正在做 AI 驱动的语言教学，能实时交流并给予发音或措辞反馈。Photomath 和 Mathly 能指导学生解决数学问题，PeopleAI 和 Historical Figures 能通过模拟与杰出人物的聊天教授历史。学生们在作业中也能利用如 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具提升写作水平，Tome 和 Beautiful.ai 能协助创建演示文稿。 需要注意的是，即便 AI 能完成某些任务，也不意味着我们就不再去做，有些任务本身具有乐趣和价值，能让我们以个性化的方式展现自我。同时，从学术角度看，使用低技术工具和老式策略有时能促进更深入的学习，比如手写笔记能帮助我们更好地记住学习内容。
2024-10-21
AI在科研当中的运用
AI 在科研中的运用十分广泛，特别是在医疗领域： 抗癌方面：AI 能够提前三年诊断胰腺癌，有助于尽早开展治疗。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的第一个症状出现前几年，就可通过分析患者体液中的生物标志物进行发现。 胶质母细胞瘤研究方面：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与该癌症相关的三个新靶基因。 阿尔兹海默症治疗方面：亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别疾病的原因和潜在药物靶点。 此外，在新工业革命中，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 AI 在其他科研领域也有众多应用场景，如： 金融服务：包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（此处未给出具体应用，您可补充更多相关问题以获取更详细的信息）
2024-10-18
现在运用机器人做手术最多的病
目前在医疗领域，运用机器人做手术较多的病症包括但不限于以下几种： 1. 心脏手术：如心脏搭桥手术等。 2. 泌尿外科手术：例如前列腺手术。 3. 妇科手术：像子宫切除手术等。 需要注意的是，机器人辅助手术的应用范围在不断扩大，具体情况会因医疗技术的发展和不同地区的医疗实践而有所差异。
2024-10-11
AGI怎么运用
AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）的运用领域广泛，目前主要体现在以下几个方面： 1. 工作流自动化：例如 Auto GPT/Agent/Baby AGI 等产品，用户输入目标后，可自主执行任务、递归地开发和调试代码。能用于自动化任务，如发展市场、制定营销策略、建立网站等；创建自主的 AI 代理，如聊天机器人和流程自动化；完成各种复杂任务、生成新任务、自我改进等。访问地址： 。 2. 推动技术创新：在法律框架内，为整个行业的健康发展做出积极贡献，有助于企业自身的长远发展和构建更公正、透明的知识产权保护环境。 需要注意的是，目前 AGI 还未取得巨大进展，ANI（Artificial Narrow Intelligence，弱人工智能）得到了巨大发展，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。
2024-10-11
coze工作流中提示词优化节点有吗？
在 Coze 工作流中存在提示词优化节点。这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可加入该节点进行处理。其参数很简单，只有一个要优化的提示词。例如，用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”进行试用。优化后添加了很多具体信息，如在带着好奇心看书，环境中有阳光，色彩搭配的特点等。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面，“in real world”控制真实图片生成的效果比“realistic”好。
2024-11-16
ai工作流
以下是关于 AI 工作流的相关内容： 目前使用 AI 的一些固定和优化的工作流包括： 1. 起床时，让 AI 如“马云”“马化腾”为自己排 TODO 优先级，并进行私董会的脑暴。 2. 工作中有傲娇的 AI 小助理加油，其 Prompt 为要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 重点事项方面，如内容创作，拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并分 A/B 组两个 AIbot 互相改，要点是提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot（GPT4）、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. 优化方面，有 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot，以及将上述知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护，等待飞书的 AI 进化。 6. 备选 50 多个生产力 AI 放在工具库待命输出。 7. 未来计划把整个公司业务搬入飞书中，外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约，可能让所有流量口 bot 也介入飞书，给予飞书做数据分析和内容引擎（目前需手动）。 生成式 AI 的人机协同分为 3 种产品设计模式：Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理），不同模式下人与 AI 的协作流程有所差异。 Agentic Workflow 驱动角色工作流变革，使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。 重塑工作流时，可从原子能力层思考，抽象化拆解大模型的底层能力，如翻译、识别、提取、格式化等，围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 在获取信息方面，搜索引擎和基于大模型的聊天机器人目标一致，如 Kimi Chat 会在互联网上检索相关内容并总结分析给出结论。 Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径，面向简单或线性流程运行。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架为“Agent = LLM +规划+记忆+工具使用”，其中大模型 LLM 扮演“大脑”，规划包括子目标分解、反思与改进。
2024-11-15
AI做工作计划
以下是关于 AI 做工作计划的相关内容： Agentic Workflow： 大模型如 Kimi Chat 会利用「网页搜索」工具，在互联网检索相关内容并总结分析给出结论。 Agent 能自行规划任务执行的工作流路径，适用于简单或线性流程的运行。例如，先识别男孩姿势，再用相关模型合成新的女孩图像，最后语音合成输出。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，大语言模型可扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。 OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出 Agent 的基础架构为“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”，其中大模型 LLM 是 Agent 的“大脑”。 规划包括子目标分解、反思与改进，将大型任务分解为较小可管理的子目标，还能对过去行动进行自我批评和反思以提高结果质量。 OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划：暂未获取到关于 OpenAI 通用人工智能（AGI）计划在做工作计划方面的直接相关内容。 AI+工作场景案例： 办公方面，包括编写 Excel 公式、写邮件、会议总结等。 项目管理方面，ChatGPT 可创建和维护跨团队项目协作计划。 销售方面，可总结话术的优缺点，涵盖产品特点、服务优势等多方面。
2024-11-14
哪些AI工具可以帮助采购提高工作效率
以下是一些可以帮助采购提高工作效率的 AI 工具： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让采购人员专注关键方面。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，以创建高度准确的收入预测能力闻名，能统一数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 此外，以下是一些与其他工作相关的 AI 工具，供您参考： 1. 编程相关： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium：AI 驱动的编程助手工具，提供代码建议等帮助。 2. 留学顾问相关： 智能问答系统：提供 24/7 在线咨询服务，回答常见问题等。 个性化留学规划：利用机器学习和数据分析制定个性化规划和申请策略。 语言学习辅助：利用语音识别等技术提供个性化语言学习辅助。 智能文书起草：自动生成留学申请文书等文件。 数据分析和预测：分析历史数据和趋势，预测录取率等信息。 虚拟导览和校园参观：利用虚拟现实技术提供虚拟校园参观服务。 需要注意的是，每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据具体需求选择最适合的工具。
2024-11-14
哪些AI工具可以帮助财务提高工作效率
以下是一些可以帮助财务提高工作效率的 AI 工具： 1. 生成式 AI： 预测方面：帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并建议如何适应模型以支持公司决策。 报告方面：自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 会计和税务方面：综合、总结税法和潜在扣除项，提供可能的答案。 采购和应付账款方面：自动生成和调整合同、采购订单、发票以及提醒。 2. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务。 3. Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-14
设定好程序，在没有人工干预的情况下，AI能保持多久的工作效率。
AI 在没有人工干预的情况下能保持的工作效率时长难以给出确切的固定值，其受到多种因素的影响。 一方面，AI 系统的设计和训练质量会对其持续工作效率产生重要影响。如果系统经过良好的设计和充分的训练，具备应对各种情况的能力，可能在较长时间内保持较高的工作效率。 另一方面，运行环境和所处理任务的复杂性也起着关键作用。例如，处理简单、重复性高且规则明确的任务时，AI 可能在较长时间内保持稳定的效率。但对于复杂多变、需要不断适应新情况的任务，其效率可能会随着时间有所波动。 在实际应用中，一些案例显示，如产品经理使用 GPT 解决性能问题，SQL 执行时间大幅缩短，效率显著提升。但也有观点认为，对于某些工作场景，AI 带来的效率提升有限。 此外，政策层面，如拜登签署的 AI 行政命令中，也强调了在医疗、教育等领域推进 AI 的合理使用，并关注其对劳动力市场的影响，采取措施支持工人等。 总之，AI 无人工干预下的工作效率保持时间因多种因素而异，需要综合考虑系统本身、任务特点等多方面因素。
2024-11-13