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ai在人力资源服务行业上的发展趋势

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式 AI

原文地址：https://a16z.com/2023/04/19/financial-services-will-embrace-generative-ai-faster-than-you-think/原文作者：Angela Strange,Anish Acharya,Sumeet Singh,Alex Rampell,Marc Andrusko,Joe Schmidt,David Haber,Seema Amble发表时间：2023年4月19日译者：通往AGI之路，若有瑕疵之处，请在段落评论中斧正，谨此致谢人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已经有十多年的历史，它们已经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的改进。大型语言模型（LLMs）通过生成式人工智能，代表着一次重大的飞跃，正在改变[教育](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)、[游戏](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)、[商业](https://a16z.com/2023/02/07/everyday-ai-consumer/)等多个领域。与传统的AI/ML主要侧重于基于现有数据进行预测或分类不同，生成式人工智能可以创造全新的内容。这种能力，结合了对大量非结构化数据的训练和实际上无限的计算能力，可能将带来金融服务市场数十年来最大的变革。与其他平台转变——如互联网、移动设备、云计算——不同，在这些转变中金融服务行业的采用速度较慢，在这里，我们预计最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。

4.4 历史更新

《[量子位：AI视频生成研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/S20crIXGHeREDwcA3qLcRQatny其它推荐报告：《[量子位：中国具身智能创投报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/EfohrRIQoeV9EkcwF3Xcb4uYnhf)》具身智能（Embodied AI）正成为人工智能的新浪潮。该技术使机器人能感知、学习并与环境交互，广泛应用于物理实体。具身智能的发展得益于大模型和生成式AI的进步，技术路线包括端到端模型和分层决策模型。《[用友：AI在企业招聘中的应用现状调研报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/EGgxrvbqSea5M3cZGkDc0w3MnNf)》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。《[云计算开源产业联盟：中国AIOps现状调查报告（2024）](https://waytoagi.feishu.cn/record/JWmSrPjX4e516qcIaw3cRmvanqg)》《[易观分析：中国在线旅游市场年度报告2024](https://waytoagi.feishu.cn/record/ISghrazTvevU6YcXHNNc2joHnPg)》《[帆软：Al+for+Bl：让人人都成为数据分析师](https://waytoagi.feishu.cn/record/Blh6rLZcUeLnatcXG63cRCu0nwd)》

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

不久前，知名投资机构Nfx在他们最新的《[](https://www.nfx.com/post/ai-workforce-is-here)[The AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market](https://www.nfx.com/post/ai-workforce-is-here)》中刚好分析了这个趋势。现在AI正在强制逆转SaaS这个缩写的含义，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，你无需雇佣额外劳动力，它们是“内置”的，传统的劳动力市场最终将和软件融合成为一个新市场！配图2.08：New AI Workforce（来自NFX）例如，我们现在购买SaaS销售工具，仍然需要雇佣并培训销售人员来完成实际的销售工作。在公司内部，招聘预算和软件预算不在一个数量级；在整个经济体中，劳动力市场和软件市场也是完全分开的。粗略地计算一下，美国企业在知识型劳动力上的支出超过5万亿美元；相比之下，公司在SaaS上的支出仅为2300亿美元。接下来，AI要做的事情就是降低企业在知识工作者上的支出，让大家购买或者是租用能自己工作的SaaS，从而提高在软件市场的支出。现在，从企业组织的结构来看，提供这种AI劳动力的产品有两种形式：配图2.09：Playbooks for AI workforce（来自NFX）AI同事（雇佣）

Others are asking
我该如何使用AI提示词
以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍： 1. 什么是提示词： 提示词用于描绘您想要的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 编写提示词的建议： 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言：尽量简单、清晰，避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求：明确格式或风格要求。 使用示例：如有特定期望结果，提供示例。 保持简洁：简洁明了，避免过多信息。 使用关键词和标签：帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整。 4. 对 AI 的认识： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”，可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行，需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-01-22
分析英文期刊论文的ai有哪些？哪个好用？
以下是一些可用于分析英文期刊论文的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，以下是一些常见的文章润色 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。 在 AI 文章排版工具方面： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-22
你这里有AI报告的合集吗
以下是为您提供的部分 AI 报告合集： 2024 年 5 月 9 日： 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日： 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日： 《 Fastdata 极数：《》 《》 清华大学五道口金融学院：《》 国盛证券：《》 托尼·布莱尔全球变化研究所：《》 腾讯云：《》 您可以在以下链接查看更多详细内容：
2025-01-22
有什么ai 可以用来核实信息
以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容： 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界，比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务，那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能，Bing Copilot 可简化在线查询和浏览，还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意，它可能会“产生幻觉”生成错误内容，需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己，给出的解释可能是编造的，且可能被不道德地用于操纵或作弊，用户要对其输出负责。
2025-01-22
输出一个“BIM工程师如何用AI辅助工作”的PPT
很抱歉，目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作： 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化，提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测，例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控，及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型，以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。
2025-01-22
如何系统地学习AI
以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台：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、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 阅读入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目：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。 6. 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，掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 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。 8. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区：如，按照新手指引入门，避免走弯路。
2025-01-22
人工智能在人力资源管理的应用
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。
2024-11-19
AI怎样运用在人力资源的工作中
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。
2024-10-15
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的现状和未来发展趋势
目前人工智能的现状和未来发展趋势如下： 现状： 更多资金投入：预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 计算压力挑战：政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。 AI 介入选举：虽预期影响尚未成真，但需保持警惕。 未来发展趋势： 专业化细分：从通用能力转向专注特定领域或功能，如图像生成（Midjourney、Stable Diffusion 等）、视频制作（Pika、Runway 等）、音频处理等，各细分领域不断提升核心能力，提供更精准高质量服务。 商业模式创新：包括 ToB 市场深耕（如针对内容创作者的 ReadPo）、新型广告模式（如天宫搜索的“宝典彩页”）等，从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 应用场景不断扩展，包括但不限于： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化信号灯和交通流量，缓解拥堵。 物流和配送，优化路线和计划，降低运输成本。 无人机送货，快速送达偏远地区。 教育，提供个性化学习体验。 农业，分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用，提高能源效率。 未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-12-07
现在数字人直播还有发展趋势吗？
数字人直播仍有发展趋势。 数字人是运用数字技术创造出来的，虽现阶段不能高度智能，但已在生活场景中常见，且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界对其尚无准确定义，一般可分真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，应用于影视和直播带货，其表现质量与建模和动捕设备精度有关，不过视觉算法进步使无昂贵设备时也能有不错效果。 数字人直播的盈利方式包括直接卖数字人工具软件（分实时和非实时驱动，价格不等）和提供数字人运营服务按成交额抽佣。适用品类和场景方面，适用于不需要强展示的商品如品牌食品饮料、虚拟商品，店播效果较好，数据能保持跟真人一样，不适用于促销场景和服装等过品快、建模成本高的商品。 AI 直播存在一定壁垒，如更真实的对口型、更低的响应延迟等，目前仍有技术门槛，但时间拉长技术上无壁垒，不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果公司，大多为二三线效果公司。真正把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值，有资源和业务的大平台下场可能带来降维打击。同时，在电商领域，数字人配套的运营服务才是关键，不能依赖数字人，其目前只能是辅助。在店播场景下，实时互动必要性不高。
2024-12-06
目前中国国内AI大模型的发展趋势
目前中国国内 AI 大模型的发展呈现出以下趋势： 1. 发展阶段：自 ChatGPT 发布以来，大致经历了准备期（国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（大模型数量和质量逐渐增长）、爆发期（各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势）。 2. 竞争态势：2023 年上半年，国内众多企业纷纷投入资源研究类 GPT 架构，试图创造国产 AGI；下半年则纷纷转向“垂直应用”和“商业化”。 3. 技术差距：中美在 AGI 技术上仍存在差距，国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 有不小差距。 4. 企业表现：百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一，即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。但大厂们在冲击 AGI 方面虽有资源优势，但实际效果尚未有明确亮点，且受内部短期考核压力和其他业务、政治考量的影响。 要获取最新的中国国内大模型排名，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台，在通往 AGI 之路的知识库里，会定期更新相关的排名报告，可供您查阅。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-04
ai是大发展趋势吗
AI 是大发展趋势。以下是一些支持这一观点的理由： 持续学习和跟进：AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注该领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入相关社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 金融服务业将比想象得更快地接纳生成式 AI：人工智能和机器学习在金融服务行业已有十多年应用历史，促成了一系列改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表重大飞跃，正在改变多个领域，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。 红杉资本观点：AI 正处于重要发展阶段，一年内实现了与 SaaS 行业十年相同的收入。产业变革规模大，相关行业的 TAM 将扩展到几乎所有人类参与的行业。应用层大量创新，重点将转移到更高层次认知任务。拥抱 AI 的公司竞争优势将因成本降低、投资成本降低、收入增长及创新传统行业而上升。 综上所述，AI 具有巨大的发展潜力和趋势。
2024-11-22
未来AI的发展趋势是什么？
未来 AI 的发展趋势主要包括以下几个方面： 1. 技术模型方面：o1 preview 模型升级迅速，将很快达到 GPT4 水平。 2. 发展阶段方面：AI 会经历从聊天机器人到推理系统、智能体、创新者，最终到完整组织的五个阶段。 3. 研究方向方面：OpenAI 坚持专注于深度学习，并实现 AGI 且持续调整策略。 4. 应用领域方面：看好 AI 在医疗、教育和科学领域的应用，有可能降低这些关键领域的成本，使人们更容易获得和负担得起相关服务。AI 可以通过抽象出琐碎的工作，让人们把注意力集中在更重要的问题上，并为未来提供更好的工具。 5. 资金投入方面：预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮不会消退，只会变得更加“奢华”。 6. 计算压力方面：政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力，这些需求已经逼近电网的极限。 7. 社会影响方面：虽然预期的 AI 对选举和就业的影响尚未成真，但仍需警惕。AI 的影响如同潘多拉魔盒，一旦打开，将会在未来长期存在。 8. 领域拓展方面：从 2024 年 AI50 强榜单中可以看出，AI 涉及的领域有扩大的趋势，预计在未来几年，这份榜单的深度和广度都将不断扩大。
2024-10-30
AI 未来的发展趋势是什么？
AI 未来的发展趋势主要包括以下几个方面： 1. 模型升级：o1 preview 模型升级迅速，将很快达到 GPT4 水平。 2. 发展阶段：从聊天机器人到推理系统、智能体、创新者，最终到完整组织。 3. 技术专注：OpenAI 坚持专注方向，实现 AGI 并持续调整策略。 4. 应用领域：看好在医疗、教育和科学领域的应用。 5. 企业赋能：提示词工程作为人机交互关键接口，重要性日益凸显。AI 能力持续提升，为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。 6. 成本与生产力：AI 革命促使成本下降，有可能降低医疗、教育等关键领域成本，改变成本结构并提高生产力。 7. 领域扩展：从 AI50 强榜单可看出，AI 涉及领域有扩大趋势，预计未来榜单的深度和广度将不断扩大。
2024-10-30