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人力资源AI应用

Answer

以下是关于人力资源 AI 应用的相关信息:

在管理方面,要做到沟通明确,善于提供上下文,让 AI 更有效地执行任务;明晰 AI 能力边界,善于合理授权并监督检查;擅长任务拆解和整合,提升 AI 协作效率。

在医疗领域,湖南省医保局正式表态,明确禁止使用人工智能生成医疗处方。

在企业方面,Coinbase 全面推动 AI 应用,所有工程师均使用 Cursor AI 工具进行编程,显著提高效率,AI 技术广泛应用于欺诈预防、客户支持、风险评分、设计等领域,下一步将实现从 Jira 或 Linear 工单到 PR 代码的 AI 自动生成,助力需求自动化落地。

在游戏行业,网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》将 AIGC 应用于美术开发,在 NPC 与玩家的交互上呈现独特的剧情体验,还内嵌了全自动“AI 作词机”。

在人力资源管理领域,AI 的应用覆盖了从招聘初期(如职位描述生成、简历分析、面试题设计)到员工绩效评估(分析员工工作表现,识别绩效趋势和提升点,为管理层提供数据支持的绩效反馈)再到员工培训与发展各个环节,显著提高了工作效率。

此外,智联招聘 APP 利用 AI 技术帮助企业快速筛选简历,提高招聘效率;贝壳找房 APP 通过 AI 技术准确评估房地产价值,为买卖双方提供参考。

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References

宝玉 日报

🫧宝玉日报「2月23日」✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🧑‍💻管理经验加持AI应用:沟通明确,善于提供上下文,让AI更有效地执行任务。明晰AI能力边界,善于合理授权并监督检查。擅长任务拆解和整合,提升AI协作效率。🔗[https://x.com/dotey/status/1893538744671641649](https://x.com/dotey/status/1893538744671641649)2⃣️⚠️医保严禁AI自动开处方:DeepSeek、Grok等AI工具看病仅需几十秒,引发关注。湖南省医保局正式表态,明确禁止使用人工智能生成医疗处方。🔗[https://x.com/dotey/status/1893533370535051528](https://x.com/dotey/status/1893533370535051528)3⃣️🚀Coinbase全面推动AI应用:所有工程师均使用Cursor AI工具进行编程,显著提高效率。AI技术广泛应用于欺诈预防、客户支持、风险评分、设计等领域。下一步将实现从Jira或Linear工单到PR代码的AI自动生成,助力需求自动化落地。🔗微信全文:[https://mp.weixin.qq.com/s/dXodWGaPQgcOoMqwi7U_lQ](https://mp.weixin.qq.com/s/dXodWGaPQgcOoMqwi7U_lQ)🔗[https://x.com/dotey/status/1893071537835557363](https://x.com/dotey/status/1893071537835557363)

开发:AI应用大模型商业化落地现状与思考

接下来是游戏行业,从一款游戏的前期制作,到中期运营再到后期迭代,大模型不仅能降低成本,还能打造创新玩法,提供更好的游戏体验。我们来看屏幕上右上角的图片,这是网易推出的首款AI手游《逆水寒》,除了将AIGC应用于美术开发,更在NPC与玩家的交互上呈现独特的剧情体验,而非仅限于预设的脚本。《逆水寒》制作组在游戏中内嵌了一个全自动“AI作词机”,玩家可以输入几个关键词,AI便会一秒生成一首完整诗词,让玩家变身文人骚客。比如,玩家输入“西湖细雨”,AI会结合游戏里的景色,来一句“雨余微暖细看残,暗香浮动西湖。”根据官方说法,“AI作词机”基于的是网易拥有自主知识产权的伏羲AI引擎,且语料库高达2万多首经典宋词。众多大模型的应用可以让游戏NPC“活起来”生成新的数字世界,玩家们能够从中体会到独特的乐趣~当然在各行各业通用的人力资源管理领域,AI的应用覆盖了从招聘初期(如职位描述生成、简历分析、面试题设计)到员工绩效评估(分析员工工作表现,识别绩效趋势和提升点,为管理层提供数据支持的绩效反馈)再到员工培训与发展各个环节,显著提高了工作效率。在全行业中,基础办公提效ppt、excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人bot等等都可以从【单个任务task->角色role->角色间协同collaboration】显著提高工作效率。健身行业—AI减重顾问——既能解决售前客服的问题,也能解决学员离开健身营之后的健康监护,更能提高学员的体验。

100个AI应用

|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能||-|-|-|-|-|-|-||29|智联招聘APP|AI招聘筛选工具|自然语言处理、机器学习|数亿美元|帮助企业快速筛选简历,提高招聘效率。|智联招聘APP利用AI技术对求职者的简历进行分析和筛选,根据企业的招聘要求,为企业推荐符合条件的候选人。例如企业招聘程序员,APP会筛选出有相关技术经验和技能的简历。||30|贝壳找房APP|AI房地产评估系统|数据分析、机器学习|数亿美元|准确评估房地产价值,为买卖双方提供参考。|贝壳找房APP通过分析房屋的位置、面积、户型等因素,利用AI技术对房地产进行评估,为用户提供准确的房价参考。比如用户想出售房屋,APP可以给出一个合理的价格区间。||31|腾讯游戏助手|AI游戏角色生成器|图像生成、机器学习|数亿美元|为游戏开发者生成独特的游戏角色。|腾讯游戏助手可以利用AI技术为游戏开发者生成各种风格的游戏角色,丰富游戏内容。例如在一款角色扮演游戏中,生成不同外貌、性格和技能的角色,增加游戏的趣味性。||32|墨迹天气APP|AI天气预报助手|数据分析、机器学习|数亿美元|提供精准的天气预报和气象预警。|墨迹天气APP利用AI分析气象数据,为用户提供准确的天气预报,包括温度、湿度、风力等信息,同时还能提供气象预警,如暴雨、台风等,帮助用户合理安排出行和生活。|

Others are asking
AI浏览器有哪些?
以下是一些常见的 AI 浏览器: 1. 360 AI 浏览器:新版增加了视频总结、提问、转录和翻译等功能,支持本地和网络视频的内容分析,但无法提取无对白视频摘要。官网地址:http://browser.360.cn/ai 。 功能包括看长视频时敲黑板划重点,能帮用户观看 B 站的字幕视频,短短几秒总结概要生成脑图,告知视频重点和高潮剧情,还能对英文字幕进行翻译,支持通过 AI 助手对话就视频内容进行追问和扩展提问。 能阅读国内外长论文和著作,自动翻译自动提炼,3 分钟获取要点,目前支持 360k 长文本阅读,以《三体》为例,能呈现完整的故事框架并生成思维导图。 2. Arc 浏览器:适合 Mac 用户,方便保存常用网页。下载地址:https://arc.net/ 。但安装使用需要电脑能魔法上网并开启“全局代理”。
2025-03-14
让AI写论文
利用 AI 写论文可以按照以下步骤和建议进行: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具撰写文献综述部分,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 在论文写作领域,常用的 AI 工具和平台有: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行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,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 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:检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 此外,如果担心 AI 削弱孩子的思考力,关键在于正确的用法。比如将封闭性问题改为开放性问题,或者让 AI 帮助提出更多拓展思考的问题,能激发孩子的好奇心。对于孩子用 AI 辅助写作文,可将任务改为让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,重点关注孩子能否说清 AI 作文的优缺点及如何修改。
2025-03-14
撰写毕业论文的AI工具哪个比较好用?
在撰写毕业论文时,以下是一些好用的 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,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,助力复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能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:检测潜在抄袭问题。 此外,对于论文排版,以下 AI 工具可供选择: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还具备一定排版功能,可改进文档风格和流畅性。 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。 3. LaTeX:常用于学术论文排版,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。 4. PandaDoc:文档自动化平台,利用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适用于商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 选择工具时应根据具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好来决定。学术论文常选 LaTeX 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-14
我想学习AI如何使用,可以提高我的工作效率。请给我一个计划
以下是为您制定的学习 AI 以提高工作效率的计划: 首先,了解 AI 的基本概念和应用领域。AI 已经在许多方面带来了重大进展和效率提升,例如交通监控、银行账户欺诈检测、工业中的大规模安全关键实践、科学研究等。 其次,认识到 AI 在工作场所的潜力。它可以将我们从单调的任务中解放出来,让我们有更多时间从事专业工作。 然后,学习相关的法律法规。例如《促进创新的人工智能监管方法》,了解如何在合规的前提下利用 AI 创新,平衡风险与机会、利益。 在学习过程中,关注以下方面: 1. 了解大型语言模型等技术的发展,及其为经济和社会带来的转型机会。 2. 明白监管可以通过给予企业解决重要问题的激励,同时应对对公民的伤害风险,从而增加创新。 3. 熟悉国家的 AI 战略和数字监管计划中的原则,以及相应的比例方法。 最后,根据所学知识,在工作中尝试应用 AI 技术,不断总结经验,提高工作效率。
2025-03-14
我想从0开始学习AI
以下是为新手从零开始学习 AI 提供的建议: 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,涵盖图像、音乐、视频等,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,因其上手容易且实用。 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,欢迎您实践后也进行分享。 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进行互动,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。 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。
2025-03-14
AI在制造业的一些典型应用场景
在制造业中,AI 有以下一些典型应用场景: 1. 产品设计和开发:可利用 AI 生成工具(如 Adobe Firefly、Midjourney 等)根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素,大幅提高设计效率。 2. 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断:通过 AI 模型分析设备运行数据,预测设备故障,并自动生成维修建议,提高设备可靠性。 4. 供应链管理:AI 可依据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提升管理效率。 5. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,能够自动生成个性化的客户回复,改善客户体验。 此外,制造业中的 AI 应用还包括: 1. 预测性维护:预测机器故障,避免工厂停机。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提升产品质量。 3. 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 4. 生产计划和供应链计划状态查询。 5. 产线预测性维保辅助。 6. 产品质量分析与溯源。
2025-03-14
AI工具在人力资源岗位提效的应用场景
AI 工具在人力资源岗位提效的应用场景主要包括以下方面: 1. 招聘环节: 职位描述生成。 简历分析。 面试题设计。 自动化筛选候选人简历,提升筛选工作的效率和准确性,减少人力资源部门的工作负担,降低因人为错误导致的招聘成本浪费。 2. 员工绩效评估: 分析员工工作表现。 识别绩效趋势和提升点。 为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展。 在全行业中,基础办公提效方面如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等,都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 此外,阿里云百炼大模型与猎聘携手共同推动招聘领域 AI 技术的全面升级,AI 赋能的全链路招聘流程,通过大模型的深度参与,显著提升了招聘效率和候选人体验,优化了整体业务效能。 但同时,人工智能在招聘中也存在潜在风险,如算法偏见、数据隐私和歧视等方面: 1. AI 偏见:训练数据集存在对特定社会群体或性别的偏见,可能会复制甚至加剧这些偏见。 2. 数据隐私:公司使用 AI 招聘系统收集大量个人数据,若被滥用,可能侵犯候选人隐私。 3. 算法偏见:数据集存在偏差会导致 AI 系统存在偏差。 4. 对残疾申请人:雇主使用 AI 招聘工具时,需为残疾申请人提供合理便利,确保不会无意或故意排除这些群体。 5. 种族和性别影响:AI 在招聘和晋升过程中存在无意中歧视某些种族和性别群体的风险。
2025-03-06
AI在人力资源方面的最新应用实践
AI 在人力资源方面的最新应用实践包括以下几个方面: 1. 招聘初期:如职位描述生成、简历分析、面试题设计。 2. 员工绩效评估:分析员工工作表现,识别绩效趋势和提升点,为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展:辅助员工的培训和职业发展规划。 在全行业中,基础办公提效方面,如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等,都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 例如在游戏行业,网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》,将 AIGC 应用于美术开发,在 NPC 与玩家的交互上呈现独特的剧情体验,还内嵌了全自动“AI 作词机”。 在文科白领方面,AI 在个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作。 用友的调研报告预测,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。
2025-03-03
ai在人力资源服务行业上的发展趋势
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。
2024-12-10
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
AI应用
AI 的应用场景十分广泛,主要包括以下几个方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于分析医学图像辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,帮助做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据辅助投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障避免停机。 质量控制:检测产品缺陷提高质量。 供应链管理:优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输: 6. 辅助创作与学习:如 AI 智能写作助手、语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 7. 推荐与规划:包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 8. 监控与预警:如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 9. 优化与管理:涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 10. 销售与交易:有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。 此外,管理经验加持 AI 应用,如沟通明确、善于提供上下文、明晰 AI 能力边界、擅长任务拆解和整合等能提升 AI 协作效率。同时,医保严禁 AI 自动开处方,而 Coinbase 全面推动 AI 应用,如工程师使用 Cursor AI 工具编程,AI 技术用于欺诈预防、客户支持、风险评分、设计等领域,并将实现从工单到 PR 代码的 AI 自动生成。
2025-03-14
AI应用赛道中top应用介绍,实现的功能和应用场景,产品Launch时间:AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式,优劣势与未来发展趋势。
以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍: 应用场景:涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术: 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统,记忆模块实现长期和短期记忆,以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整,多模态融合涉及多种数据类型,低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征:包括自主性、交互性和适应性,如通过自我对弈和博弈不断进化,在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线:从有语言能力的 AI 到有推理能力,再到能使用工具、发明创新以及形成组织,共五级。 智能体框架类型:分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体,每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系:大模型是中枢和基石,智能体是行动引擎,两者协同演进,智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势:智能体可能在中小企业中更具效益,人机协作中人类成为监督角色,但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向: 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分,如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等,底层是需求和数据收集及训练模型,算力和能源是关键。 2. 自媒体创业:视频号等平台尚有蓝海空间,需具备内容创新和差异化,内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业:个人或团队可做轻量化游戏,结合 AI 技术,满足放松和社交需求,专注垂类赛道,避免与大厂竞争。 4. 影视创业:25 年将是拐点,更多内容会采用 AI 技术,如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业:重点是 AI 虚拟人,数字插画可走治愈类型,要明确平台用户画像和产品定位,做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇: 1. 创业难点:创业对创业者综合能力要求极高,找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展:从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像,到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色,再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人,其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链:包括基础层的硬件和软件研发,平台层如商汤、百度等提供工具和系统,应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇:AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口,提前布局未来有潜力的赛道,准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息: 1. 10 月 26 日,AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行,公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能,帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日,Perplexity 最新估值约为 5 亿美元,较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上,当前的付费用户数量达到了 1.5 万人,截止本月,Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元,最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品,分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用;多模态技术持续发展,图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用;企业级应用等。
2025-03-14
当前AI应用的内外部环境及趋势
当前 AI 应用的内外部环境及趋势如下: 技术创新方面:大模型创新架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势;Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,推动计算和数据变革;视频生成在 AGI 探索中表现突出,空间智能统一虚拟和现实。 应用格局方面:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景;多领域竞速中运营大于技术,AI 助手竞争激烈;AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。 产品趋势方面:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化需求凸显。 行业渗透方面:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投方面:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 在具体的行业动态中: AI 音频领域:效果和延迟问题取得突破,难以分辨语音是否由 AI 生成,语音生成延迟降低。 3D 世界生成领域:目前处于初级阶段,新产品未向大众开放,预计明年会有巨大进步。 应用领域:更新主要集中在 AI 搜索、AI 知识库、AI 编程,传统软件增加 AI 功能,未来可能不再有“AI 应用”的单独分类。 融资方面:能拿到钱的不再局限于模型公司,越来越多应用公司受资本青睐。 红杉资本观点认为: 人工智能在客户支持、法律服务和软件工程等行业展示了产品与市场的契合度。 生成式人工智能经历快速增长,但 AI 投资转化为可观回报存在问题。 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“代理”的一年,未来将更有能力完成更高层次认知任务,计算平衡从预训练转向推理。 目前人工智能公司融资环境不均衡,关键挑战在于提高用户保留率和缩小期望与现实差距,产品与市场的契合度有待进一步提升。
2025-03-13
打造企业AI应用场景
以下是关于打造企业 AI 应用场景的相关内容: 阿里云百炼: 阿里云的大模型服务平台百炼是一站式的大模型开发及应用构建平台。开发者和业务人员都能参与大模型应用的设计和构建。通过简单的界面操作,能在 5 分钟内开发出大模型应用,或在几小时内训练出专属模型,从而将更多精力专注于应用创新。 使用场景示例: 法律合规改写:招聘平台可通过百炼工作流封装多个法律合规 Agent 判断企业端要求是否符合劳动法等,并自动改写,减少人力审核需求。 关键信息抽取&打标签:法催机构可通过百炼工作流构建并串联相关 Agent,减少律师数据整理、分析和归类工作。 智能助理&客服:教育机构可通过百炼工作流搭建首页智能助手,通过意图分类能力分发用户 Query 并回答。 AI 决策相关: 在制定企业 AI 战略时,要在提高效率、促进创新的同时规避潜在风险。企业不需要短期内进行全面伦理审查,但可优化实际操作流程,满足市场需求并保持长远发展。 明确 AI 的适用范围:企业要针对自身业务需求明确使用边界。不是所有决策都需由 AI 完成,在复杂决策场景中,AI 适合辅助角色。常见适用场景包括数据密集型工作(如市场分析、客户画像、生产优化等)、重复性任务(自动化流程、预测维护等)、有限范围内的创新(在已有数据基础上提供初步建议)。企业管理层可引入内部评估机制,每季度评估 AI 在不同业务线中的表现,并设定不同使用权限。AI 可部署在低风险、可标准化任务上,涉及品牌形象、用户隐私、产品战略等决策应由人类主导。
2025-03-13
大模型应用产品设计流程
构建大模型应用产品的设计流程包括以下关键步骤和要点: 1. 框架选择:根据项目需求选择合适的开发框架,这是非常关键的一步。 2. 了解业务需求:深入了解业务背后的深层次需求,确保模型能够解决实际问题,并据此设定流程环节。 3. 提示词设计:在每个环节中精心设计提示词,引导模型提供准确和有用的回复。提示词的设计直接影响模型的输出质量和应用的实际效果。 4. 遵守标准:确保应用在提供服务的同时,遵守安全和伦理标准。 5. 测试与迭代:通过不断的测试和迭代,优化模型性能和用户体验。 6. 部署与维护:成功部署应用后,还需要持续的维护和更新以适应不断变化的需求。 7. 工程化:不做工程化终究会让模型应用变得无法维护。 此外,在实际应用中落地大型模型时,永远是解决方案优先。大型模型通常位于基础层,应更注重模型之上构建的应用,切实解决服务对象面临的实际问题。基于大模型的产品虽然“简约但不简单”,人们会针对特定需求设定模型的功能,并进行有目标的开发。通过掌握这些关键点,可以确保构建的模型应用不仅技术先进,而且能真正解决用户问题,提供有价值的服务。
2025-03-13