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ai在人力资源服务行业上的发展趋势

回答

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。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

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）

其他人在问
ＡＩ客服用哪个智能体
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并具有以下关键组成部分： 1. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包括短期记忆（所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习）和长期记忆（通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息的能力）。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。 AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。 在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身 Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统的深度学习模型相比，LLMbased Agent 不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动，并利用内部丰富的知识库进行决策和产生具体行动来改变环境。 然而，关于 AI 客服适合使用哪个智能体，需要根据具体的需求和场景来确定。例如，如果需要处理大量复杂的任务分解和协调，可能需要具备强大规划和推理能力的智能体；如果需要与用户进行频繁的互动和反馈，可能需要对环境感知和理解能力较强的智能体。
2024-12-22
ai怎样精准搜索
AI 精准搜索可以通过以下几个关键步骤来实现： 1. 意图识别：对用户提问进行分类，如导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等，还包括多级子分类。通过分类匹配更准的信息源和更好的回复提示词，很大程度提升检索召回率。目前主流的实现方案主要是通过提示词请求大模型完成，但准确度不够高，大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 2. 问题改写（Query Rewrite）：在完成意图识别并确认需要联网检索后，对用户的 query 进行改写，目的是得到更高的检索召回率。主要包括三个维度的改写，即让提问有更精准/更专业的表达、补全上下文做指代消解、名词提取。改写可以通过设置提示词请求大模型完成。 3. 多信息源聚合（Multi Source）：提升 AI 搜索准确度的另一个关键措施是做多信息源整合。结合意图识别和问题改写，假设用户搜索特定问题，可根据意图判断是否联网及搜索类型，提取概念名词，除常见检索外，还可检索其他信息源获取更多内容。多信息源的整合可能涉及海量数据处理和自建信息源索引等技术，传统搜索厂商和依靠 UGC 建立数据飞轮的超级 App 在这方面有优势。 4. 搜索结果重排（Reranking）：AI 搜索做多信息源整合时，需要对检索结果重排。重排目的主要是过滤不相关参考信息和对相关性进行排序，便于截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。重排方案有使用 zilliz 向量数据库+llamaindex 框架做相似度匹配和使用 FlashRank 开源框架，但前者效率低，后者准确度不够高。 5. 搜索内容读取（Read Content）
2024-12-22
可灵ai官网教学
以下是关于可灵 AI 的相关信息： 可灵是一款由快手团队开发的 AI 应用，主要用于生成高质量的图像和视频。 其特点包括： 1. 生成的图像质量非常高。 2. 最初采用内测邀请制，现在已向所有用户开放使用。 费用方面： 1. 价格相对较高，重度用户的最高档年费可能达到几千元人民币，平均每月使用成本在 400 到 600 元人民币之间。 2. 对于临时使用或轻度使用的用户，有每日免费点数和 60 多元单月的最便宜包月选项。 您可以通过以下方式获取更多关于可灵 AI 的教学内容： 1. 可灵的官网帮助中心。 2. 相关的视频教程，如“【90 分钟视频教程】全网最详细的 Coze AI 应用教学”。
2024-12-21
可灵ai如何保持人物一致性
要保持可灵 AI 中人物的一致性，可以参考以下方法： 1. 人物设定： 明确主角、配角等人物的性格特点、外貌特征等，如主角是一位 40 岁的中年男探险家，性格特点是面对挑战从不轻言放弃，外貌特征是健壮、棕色头发、常穿探险服。 2. MJcref 控制人物一致性： 先根据人物设定，在 MJ 里筛选适合的人物形象，选中后右键复制图片链接。 在尾缀加入【cref 图片链接】控制人物一致性，【cw 数值】控制权重。 对于镜头较多的角色，建议炼个人物模型出来控制，不然 MJ 容易不稳定。 3. 控制多人物场景统一： 先控制一个角色再进行重绘。 选一张合适的图片后，点击 Vary进行局部重绘，并把尾缀机器人的 cref 链接改成主角的 cref 链接。 4. 通过 prompt 格式实现“角色一致性”： 公式：发型+年龄性别+衣物颜色+环境+其他（动作、镜头等）。 发型/衣物：构造尽可能多的角色非面部视觉元素，产生观众对角色的“一致性观感”。 年龄：约束角色年龄特征。 环境：约束能够产生相同观感的环境空间，尤其是光环境，增加观众对于形象认识的“一致性”认知。例如： 特写一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩，正对镜头，面部被烛光照亮，表情惊讶，环境昏暗明暗对比强烈。 特写一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩，侧对镜头，微微仰头走在一片暗绿色的森林中，面部被手中提着的油灯照亮，环境昏暗明暗对比强烈。 一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩侧对镜头，看着面前桌上的蜡烛，环境昏暗明暗对比强烈。 中景拍摄一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩，正对镜头，在一个梦幻感的暖色调房间里，全身贯注地拼装面前的积木玩具。
2024-12-21
你只知道AI相关的事情吗
我主要专注于 AI 相关的知识和问题。在 AI 领域，涵盖的内容非常广泛，包括但不限于以下方面： 基础理论：如人工智能、机器学习、深度学习的定义及其相互关系。 历史发展：AI 的发展历程和重要里程碑。 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、矩阵等基本概念）、概率论（掌握条件概率、贝叶斯定理等知识）。 算法和模型：监督学习（了解线性回归、决策树、支持向量机等算法）、无监督学习（熟悉聚类、降维等算法）、强化学习（知晓其基本概念）。 评估和调优：性能评估（知道如何运用交叉验证、精确度、召回率等评估模型性能）、模型调优（学会使用网格搜索等技术优化模型参数）。 神经网络基础：网络结构（理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等）、激活函数（了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等常用激活函数）。 同时，AI 在各行各业有着广泛的应用场景，例如： 医疗保健：医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：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：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：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：等等。
2024-12-21
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，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： 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： 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 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。
2024-12-21
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