AI在人力资源方面的最新应用实践

以下是一些自动生成宣传海报的 AI 工具及相关方法： 1. 某些活动中开发的 AI 可以在提供配方的同时自动生成海报，例如鸡尾酒配方搭配生成的私人订制海报。 2. 国内的 AIGC 绘图平台，如无界 AI 可以用于快速制作海报底图并完成主题海报排版。大致流程如下： 确定海报主题后，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 选择想要完成的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI 输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 3. 在无界 AI 中，还可以通过图生图的方式生成海报。首先准备一张真实照片作为样图，然后找到图生图功能，添加关键词，如果要改变画面内容，可调整相关参数和增加修饰词。

以下是一些好用的 AI 生成海报工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适的颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进的人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，其智能建议功能可帮助快速找到合适的设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 另外，使用无界 AI 也可以快速生成海报。网址：https://www.wujieai.cc/ 其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 用 AI 快速做一张满意的海报，大致流程如下： 1. 需求场景：例如想在社交平台发布内容时，为避免网上图片质量差、易撞图等问题，可自己制作。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 在使用无界 AI 生成海报时，例如制作朋友圈 po 图，画幅比例可选择 1:1，使用皮克斯卡通模型，关键词类别可包括场景、氛围、人物、造型、情绪、道具、构图、画面等方面。

以下是关于 AI 大模型常用参数的相关内容： 1. 架构方面： Encoderonly：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 Encoderdecoder：结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用例包括翻译和摘要，代表是谷歌的 T5。 Decoderonly：更擅长自然语言生成任务，众多 AI 助手采用此结构，如 ChatGPT。 2. 规模方面： 预训练数据量大，往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别数据进行预训练。 参数众多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。参数指的是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。假定一个神经元有 9 个输入权重和 1 个输出阈值，就有 10 个参数。当有 100 亿个这样的神经元时，就形成千亿级参数的大模型。 3. 模型部署方面： 在 LLM 中，Token 是输入的基本单元。由于大模型参数多，如 GPT2 有 1.5B 参数，每个参数用 float32 表示需 6GB 内存，更先进的模型如 LLAMA 有 65B 参数则需 260G 内存（还不考虑词汇表）。因此实际部署时会进行模型压缩。 在训练 LLM 中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，核心数反而不是大问题，减小内存使用是首要优化点。使用内存占用更小的数据类型是直接方式，如 16 位浮点数可将内存使用减倍。目前有几种相互竞争的 16 位标准，英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。

以下是一些常见的 AI 排版应用： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：常用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述文档格式，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：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 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 AI 排版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 是受欢迎的选择，对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。 此外，在配图方面，AI 能够给出配图的建议。您可以让 AI 分析文章内容，给出配图建议和关键词，然后利用这些信息在免费图库中快速找到合适的无版权图片，这样不仅提高了配图效率，还能避免版权风险。

OpenAI 的 Deep Research 存在以下一些缺陷： 1. 具有滞后性，在某些信息上无法做到及时更新。 2. 存在信息混乱的问题，无法完全替代人类的深度思考。

对于新手学习 AI，以下是一份详细的学习路径指南： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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自己的作品。 在知识库中有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，了解它们的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。 此外，还可以通过以下方式辅助学习： 了解 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 参考经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，以及软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 查看历史脉络类资料，如整理的 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。

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。

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。

以下是关于编写最佳实践的工具的相关内容： 熊猫 Jay：万字解读 ChatGPT 提示词最佳实践 最佳实践 5 使用外部工具： 1. 文本嵌入工具：需要能够将文本转化为向量的工具，如 Word2Vec、BERT、FastText 等，将文本转化为高维空间中的向量。 2. 构建电影数据库：包含各种电影详细信息，可以是简单的文本文件每行包含一个电影信息，或更复杂的数据库系统。 3. 预处理和嵌入：对数据库中的每部电影信息进行文本嵌入，得到向量表示并存储。 4. 查询处理：将用户提出的查询（如“由莱昂纳多·迪卡普里奥主演的电影”）进行文本嵌入得到查询向量。 5. 向量搜索：使用快速的向量搜索算法（如余弦相似度、KNN 搜索等）在电影数据库中找到最接近的电影向量。 6. 返回结果：根据找到的最接近向量，从数据库中检索相关电影信息返回给用户。 7. 集成到 ChatGPT：将上述步骤封装成 API 或函数，在 ChatGPT 对话逻辑中调用，以便用户提出相关查询时返回相关电影信息。 小七姐：官方最佳 Prompt 实践的六个方法 策略一：编写清晰的说明 在 OpenAI 官方的说明文档中，为用户提供了若干策略以更好使用 ChatGPT。在询问中应包含详细信息以获得更多相关答复。因为大模型无法在有限信息中“猜测”意图，所以提问时不要惜字如金，多说多提供信息能有效提高回复质量和丰富性。例如：想要大模型提供思维模型时，本能问法可能效果不佳，而提供更多信息（如为什么需要、希望列举个数、是否有已知模型参考等）能得到更符合预期的回答；请 ChatGPT 帮助记忆抽象概念时，脱口而出的问题可能不理想，提供更多细节则能得到更好的回答；了解提示词时，给出特定情景和进一步思考的问题能得到更好效果。

以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架，以帮助您有效地实现目标： 一、英语四级考试 实施策略： 1. 制定学习计划，每天安排一定时间学习英语，包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题，熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴，互相监督和鼓励。 里程碑： 1. 每月进行一次模拟考试，评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践： 1. 利用碎片时间背单词，如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时，反复听同一篇材料，直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改，总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略： 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言，通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目，提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区，了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑： 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践： 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识，加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例，学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略： 1. 学习 AI 相关的基础知识，包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程，通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态，参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑： 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发，担任产品经理助理角色。 最佳实践： 1. 多与行业内的专业人士交流，获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力，以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发，设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利实现目标！

以下是从实践中学习 Coze 的一些建议和步骤： 1. 利用 Cursor+Coze 工作流打造网页内容提取插件： 开发时要具备架构思维，懂得向 AI 描述需求。 获取授权令牌（Token），掌握工作流调用方法。 查看 coze 的 api 开发文档，获取工作流的开发文档、个人令牌和工作流 id。 让 Cursor 根据相关内容写调用 coze 工作流的服务，注意声明入参和中文编码。 完成后用 chrome 加载做好的插件，并优化界面。 2. 用 Claude+Coze 学习 RAG： 通过 Claude 了解细节概念，再通过 Coze 搭建 Demo，在动手实践中学习。 在学习过程中创建相关 Bot，如产品资料问答机器人、Query 改写助手学习 Bot 等。 3. 分步构建和测试 Agent 功能： 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，自定义工作流信息。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要选择插件、大模型、代码等节点。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的节点完成工作流框架搭建。

实现基于个人聊天记录的数字分身的最佳实践包括以下方面： 虚拟数字人的类型和驱动方式： 虚拟数字人通过各种技术创造，具有外观、行为和思想等人类特征，呈现为虚拟形象。 从驱动层面可分为中之人驱动和 AI 驱动两类。中之人驱动运用动作捕捉和面部捕捉技术实现交互，有上限且缺乏高并发和量产化能力；AI 驱动使用 AI 技术创建、驱动和生成内容，赋予感知和表达等交互能力。 虚拟数字人的应用类型： 服务型：如虚拟主播、助手、教师、客服和医生等，为物理世界提供服务。 表演型：如虚拟偶像，用于娱乐、影视等场景。 身份型：是物理世界“真人”进入虚拟世界的数字分身，在元宇宙中有广泛应用场景。 相关开源项目： 熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 最新版本支持多端部署、基础对话、语音识别、图片生成、丰富插件、Tool 工具和知识库等功能。可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用，支持多种模型和个性化插件扩展，通过上传知识库文件自定义专属机器人，可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用。项目地址包括 Github：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ，Gitee：https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

以下是关于 coze 的 deepseek 实践的相关信息： 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 如何使用：搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 Deepseek，认真阅读开场白后正式开始对话。 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，Thinking Claude 是设计灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。 字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并更改了模型服务价格： 2 月 14 日 8 点有直播，直播结束可看回放，相关学习文档可查看。 重点更新：上线 DeepSeek 系列模型，DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动，即日起至 2025 年 2 月 18 日 23:59:59 所有用户均可享受价格优惠。 2024 年 7 月 18 日历史更新（归档）： 《长文深度解析 Coze 的多 Agent 模式的实现机制》：艾木老师深入研究了 Coze 的多 Agent 模式机制，分析了三种节点跳转模式及应用场景和不足。 《揭秘 DeepSeek: 一个更极致的中国技术理想主义故事》：DeepSeek 以独特技术创新崭露头角，发布颠覆性价格的源模型 DeepSeek V2，创始人梁文锋是技术理想主义者。 《10 万卡集群：通往 AGI 的新门票》：分析了 10 万 GPU 集群建设的相关问题，指出数据中心设计和网络拓扑结构对大型 AI 训练集的重要性。

以下是为您整理的最新 AGI 新闻： 2024 年 7 月： 苹果发布 AI 原生操作系统，加强硬件和模型布局；Claude Sonnet 3.5 发布，挑战 OpenAI；视频生成领域 Runway Gen3 和快手可灵表现优秀；AI 3D 技术逐渐崭露头角；Google 和月之暗面推出长上下文缓存技术。 快手发布可灵网页版及大量模型更新；阶跃星辰发布多款模型；商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示；GraphRAG：微软开源新型 RAG 架构。 红杉资本美国合伙人 Pat Grady 在最新访谈中表示，AI 技术将为服务行业带来变革机遇，而非取代软件公司。AI 的潜力在于赋能服务行业，但人际关系和实际执行仍需人工。对于基础模型公司，Grady 认为它们可能像数据库公司一样发展，提供开发者 API，有机会进入应用层。他认为现有模型已足够强大，关键在于工程化优化和认知架构设计。 2024 年 10 月： 《Orange AI 的 9 月小结：AI 自媒体、AI 播客、AI 酒吧…AI 浓度太高了》提到鼓励建立自媒体，推出中文版 AI 播客 Demo 并吸引大量参与者，开设 AI 酒吧 Bar2AGI，参与 Demo Inn 和云栖大会，感受到行业快速发展和乐观氛围。 《AIGC Weekly91》指出国庆节期间的重要 AI 新闻，包括 OpenAI 推出 Canvas 功能和实时 API，微软发布新版 Copilot，具备深度系统集成和实时语音功能；Meta 发布 Meta Movie Gen 视频生成模型，自动配音质量高；LiquidAI 发布非 Transformer 模型 LFMs，推理效率显著提高。此外，Sora 项目负责人离职、多个新模型和工具发布，以及 OpenAI 完成新一轮融资，估值达到 1570 亿美元。 下篇：2024，分叉与洪流中提到，如果从“AGI 已经出现”的阴谋论出发，AGI 所需要的基本资源一定无法回避，它会在能源、算力、机器人等领域全力“协助”人类。比如在能源领域，有着“永远还差 50 年”称号的可控核聚变技术在 AI 的协助下开始有了松动，普林斯顿大学等离子体物理实验室通过 AI 成功在离子体撕裂前 300ms 进行了预测。从全人类能源供给的角度，唯一有希望提升全人类能源供给数量级的就是可控核聚变。在能源即将开始成为 AI 瓶颈的今天，AGI 如果有了意识，那一定会全力“协助”人类突破核聚变技术。

通义千问最新模型情况如下： 发布了一个模型并开源了两个模型。 Qwen2.5Max：全新升级发布，比肩 Claude3.5Sonnet，几乎全面超越 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B。是阿里云通义团队对 MoE 模型的最新探索成果，预训练数据超过 20 万亿 tokens。在多项公开主流模型评测基准上录得高分，开发者可在 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台免费体验模型，企业和机构也可通过阿里云百炼平台直接调用新模型 API 服务。 Qwen2.5VL：全新视觉模型实现重大突破，增强物体识别与场景理解，支持文本、图表、布局分析，可处理长达 1 小时视频内容，具备设备操作的 Agent 能力。 Qwen2.51M：推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速，首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，7B 模型出现少量错误。在更复杂的长上下文理解任务中，Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本，Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo，还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini。

在办公场景中，DeepSeek 有以下最新的应用场景： 1. 作为赋能职场的多场景 AI 工具，支持从创意到实现的全流程智能化服务，能快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 可用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等，通过智能体框架实现人机高效协作。 相关报告发布在，如： 民生证券：《 华创证券:《 此外，清华大学陶炜博士生团队撰写的《》详细介绍了 DeepSeek 的应用场景，包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等，并通过多个实际场景（如工作、学习、生活和社交）展示了如何利用 DeepSeek 解决问题，还强调了提示语设计的重要性，指出通过精准的提示语可以引导 AI 生成高质量的内容，并提出了提示语设计的策略和技巧。

RAG（检索增强生成）是由 Lewis 等人于 2020 年中期提出的一种大语言模型领域的范式。 其发展经历了以下阶段： 1. 2017 年创始阶段，重点是通过预训练模型吸收额外知识以增强语言模型，主要集中在优化预训练方法。 2. 大型语言模型如 GPT 系列在自然语言处理方面取得显著成功，但在处理特定领域或高度专业化查询时存在局限性，易产生错误信息或“幻觉”，特别是在查询超出训练数据或需要最新信息时。 3. RAG 包括初始的检索步骤，查询外部数据源获取相关信息后再回答问题或生成文本，此过程为后续生成提供信息，确保回答基于检索证据，提高输出准确性和相关性。 4. 在推断阶段动态检索知识库信息能解决生成事实错误内容的问题，被迅速采用，成为完善聊天机器人能力和使大语言模型更适用于实际应用的关键技术。 RAG 在多个基准测试中表现出色，如在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等中表现抢眼。用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体和多样，FEVER 事实验证使用后也有更好结果。基于检索器的方法越来越流行，常与 ChatGPT 等流行大语言模型结合使用提高能力和事实一致性，在 LangChain 文档中有相关使用例子。 同时，对增强生成检索的兴趣增长促使了嵌入模型质量的提高，传统 RAG 解决方案中的问题也得到解决。

以下是一些学习最新 AI 的途径和建议： 1. 持续学习和跟进：AI 是快速发展的领域，新成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 2. 加入相关社群和组织：参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。例如“通往 AGI 之路”这样的中文知识库和社区平台，它汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯，还有丰富的学习资源、实践活动，并倡导开放共享的知识体系。 3. 参考学习日记：如《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到适合纯 AI 小白的学习模式，即输入→模仿→自发创造。但需注意学习内容可能因 AI 发展而变化，可在相关社区发现自己感兴趣的领域，学习最新内容。 4. 利用免费开源资源：很多学习资源是免费开源的，充分利用这些资源进行学习。

以下是关于最新的 AI 行业动态和进展（包含 2025 年）的内容： 2024 年： 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 有一定操控能力的生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 AI 音频能力长足进展：带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现，可以稳定输出视频，可以直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟：记忆上有明显突破，可以较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例：数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功。 中国 AI 达到或超过 GPT4 水平；美国出现 GPT5；世界上开始现“主权 AI”。 华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 2025 2027 年： AI 3D 技术、物理规则成熟：正常人无法区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟：包含感情的 AI NPC 成熟，开放世界游戏成熟；游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量，“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现，出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重，结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 此外，还有以下相关动态： 算力瓶颈不只是单纯的技术和建设问题，而是影响整个行业竞争格局的重要变量。 逐渐进入多模态灵活转换的新时代，实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换。 人类劳动形式逐步“软件化”，复杂劳动被抽象为可调用的软件服务，劳动流程被大幅标准化和模块化，劳动能力像“即插即用”的工具一样易于获取。 AI 行业目前仍处于严重亏损的阶段，商业化进程仍有巨大提升空间。 云厂商是产业链中毋庸置疑的“链主”。 2024 年，头部 AI 应用的品类变化并不显著。创意工具（如图像和视频内容创作）依然占据最大比重。To P（面向专业用户）应用展现出强大的市场潜力，ToB（面向企业）应用发展路径相对复杂，ToC 应用面临较大的挑战。 在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要的技术实现方式。 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额，众多中国 AI 公司积极出海。 2024 年 10 月的大事记包括： Gartner 发布 2025 年十大战略技术趋势。 DeepSeek 开源多模态 LLM 框架 Janus。 司南开源大模型能力评估模型 CompassJudger。 Anthropic 发布新功能 computer use，发布 Claude 3.5 Haiku，更新 Claude 3.5 Sonnet。 Stability AI 发布 Stable Diffusion 3.5。 x.AI 正式推出 API。 ComfyUI V1 官方桌面版开放内测。 华为发布纯血操作系统鸿蒙 OS NEXT。 Jina AI 推出高性能分类器 Classifier API。 OpenAI 发布图像生成模型 sCM。 Midjourney 上线外部图片编辑器。 Runway 发布动画视频功能 ActOne。 Ideogram 推出 AI 画板工具 Canvas。 Genmo 开源视频生成模型 Mochi 1。 荣耀发布操作系统 MagicOS 9.0。 美国 14 岁少年与 C.AI 聊天后离世。 新华社发文表示警惕「AI 污染」乱象。 港中文&趣丸推出 TTS 模型 MaskGCT。 科大讯飞发布讯飞星火 4.0 Turbo。 阿里通义代码模式开始内测。 Anthropic Claude 新增数据分析功能。 北京市大中小学推广 AI 学伴和 AI 导学应用。 稚晖君开源「灵犀 X1」全套资料。 OpenAI 高管 Miles Brundage 离职。