


Liu Hongze, CTO de Moka : À l'ère des grands modèles, les organisations et les structures de talents inaugureront de nouveaux changements
Avec le développement rapide de la technologie de l'IA, en particulier l'émergence de grands modèles, l'IA apporte de profonds changements dans diverses industries, et le secteur des ressources humaines est également Pas exception.
Lancement du produit Moka Ascend 2024
Récemment, la société HR SaaS Moka a officiellement organisé le lancement du produit Moka Ascend 2024. Lors de la réunion, Liu Hongze, partenaire de Moka et directeur technique, a partagé l'innovation technologique et les pratiques d'application de Moka dans le domaine de l'IA.
L'IA native comme concept, permettant des scénarios commerciaux
Avec l'IA native comme concept et des scénarios commerciaux approfondis, les capacités de Moka Eva continuent d'évoluer, complétant non seulement la mise à niveau des entretiens intelligents vers des solutions de recrutement intelligentes, mais également responsabilisation La nouvelle fonction « SmartPractice » intègre les meilleures pratiques de recrutement de plusieurs pays et régions, assiste intelligemment les RH dans le recrutement mondial et améliore l'efficacité et la qualité du recrutement tout au long du processus.
L'IA renforce pleinement la plate-forme technologique et améliore les capacités sous-jacentes
Dans le même temps, l'IA permet également à la plate-forme technologique Moka de créer une nouvelle génération de capacités sous-jacentes. Avec la mise en service du centre de données de Singapour et l'intégration écologique en cours avec ses partenaires, Moka parviendra à une coopération gagnant-gagnant avec davantage de clients et continuera à se rapprocher de sa vision de création de produits RH de classe mondiale.
La technologie de l'IA affecte le secteur des ressources humaines
L'associé et directeur technique de Moka, Liu Hongze, a déclaré dans une interview que l'IA affectera tous les aspects de la société, à un niveau plus large, elle pourrait affecter la structure et la division du travail de certaines sociétés, et. puis affecter la structure des talents. En se concentrant sur le secteur des RH, les organisations et les talents correspondant et requis par la nouvelle ère technologique changeront également en conséquence.
Exploration de l'IA de Moka
En ce qui concerne la propre exploration de l'IA de Moka, Liu Hongze a mentionné qu'en juin de l'année dernière, Moka a lancé la solution globale d'interview intelligente native d'IA Moka Eva, qui est continuellement itérée et peut couvrir des minutes et des CV intelligents sélection préliminaire intelligente, chatbot des employés et autres scénarios. Depuis son lancement, Moka Eva a traité près de 100 000 CV, accompagné près de 20 000 entretiens et répondu à plus de 3 millions de questions de salariés d'entreprises.
À l'ère des grands modèles, Moka crée une plate-forme d'accès aux grands modèles
À l'ère des grands modèles, Moka crée une plate-forme d'accès et de test aux grands modèles qui peut accéder à une variété de grands modèles généraux et effectuer des ajustements dynamiques, pour utiliser les modèles les plus récents et les meilleurs, et également aider les clients à limiter l'utilisation d'un certain modèle.
Moka applique la technologie de l'IA à tous les aspects du processus de recrutement
Moka prend la technologie de l'IA comme cœur du produit, repense et renforce les scénarios dans l'ensemble du domaine et applique la technologie de l'IA à tous les aspects du processus de recrutement pour améliorer productivité, qualité et efficacité.
Moka lance la « Solution de gestion de la performance humaine Moka »
Lors de cette conférence de presse, le co-fondateur et PDG de Moka, Li Guoxing, a officiellement lancé la « Solution de gestion de la performance humaine Moka » pour répondre aux besoins actuels des entreprises en matière d'exploitation et de gestion. .
Moka adhère au concept de produit "Meilleure expérience pour tous les employés"
Moka continuera à adhérer au concept de produit "Meilleure expérience pour tous les employés" à l'avenir, répondra aux besoins des clients et continuera à optimiser les produits. et services, et aider les entreprises à atteindre plus d'efficacité et une gestion du personnel plus intelligente.
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Kimi : En une seule phrase, un PPT est prêt en seulement dix secondes. PPT est tellement ennuyeux ! Pour tenir une réunion, vous devez avoir un PPT ; pour rédiger un rapport hebdomadaire, vous devez avoir un PPT ; pour solliciter des investissements, vous devez présenter un PPT ; même pour accuser quelqu'un de tricherie, vous devez envoyer un PPT ; L'université ressemble plus à une spécialisation PPT. Vous regardez le PPT en classe et faites le PPT après les cours. Peut-être que lorsque Dennis Austin a inventé le PPT il y a 37 ans, il ne s'attendait pas à ce qu'un jour le PPT devienne aussi répandu. Parler de notre dure expérience de création de PPT nous fait monter les larmes aux yeux. "Il m'a fallu trois mois pour réaliser un PPT de plus de 20 pages, et je l'ai révisé des dizaines de fois. J'avais envie de vomir quand j'ai vu le PPT." "À mon apogée, je faisais cinq PPT par jour, et même ma respiration." était PPT." Si vous avez une réunion impromptue, vous devriez le faire

La diffusion permet non seulement de mieux imiter, mais aussi de « créer ». Le modèle de diffusion (DiffusionModel) est un modèle de génération d'images. Par rapport aux algorithmes bien connus tels que GAN et VAE dans le domaine de l’IA, le modèle de diffusion adopte une approche différente. Son idée principale est un processus consistant à ajouter d’abord du bruit à l’image, puis à la débruiter progressivement. Comment débruiter et restaurer l’image originale est la partie centrale de l’algorithme. L'algorithme final est capable de générer une image à partir d'une image bruitée aléatoirement. Ces dernières années, la croissance phénoménale de l’IA générative a permis de nombreuses applications passionnantes dans la génération de texte en image, la génération de vidéos, et bien plus encore. Le principe de base de ces outils génératifs est le concept de diffusion, un mécanisme d'échantillonnage spécial qui surmonte les limites des méthodes précédentes.

Tôt le matin du 20 juin, heure de Pékin, CVPR2024, la plus grande conférence internationale sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Seattle, a officiellement annoncé le meilleur article et d'autres récompenses. Cette année, un total de 10 articles ont remporté des prix, dont 2 meilleurs articles et 2 meilleurs articles étudiants. De plus, il y a eu 2 nominations pour les meilleurs articles et 4 nominations pour les meilleurs articles étudiants. La conférence la plus importante dans le domaine de la vision par ordinateur (CV) est la CVPR, qui attire chaque année un grand nombre d'instituts de recherche et d'universités. Selon les statistiques, un total de 11 532 articles ont été soumis cette année, dont 2 719 ont été acceptés, avec un taux d'acceptation de 23,6 %. Selon l'analyse statistique des données CVPR2024 du Georgia Institute of Technology, du point de vue des sujets de recherche, le plus grand nombre d'articles est la synthèse et la génération d'images et de vidéos (Imageandvideosyn

Nous savons que le LLM est formé sur des clusters informatiques à grande échelle utilisant des données massives. Ce site a présenté de nombreuses méthodes et technologies utilisées pour aider et améliorer le processus de formation LLM. Aujourd'hui, ce que nous souhaitons partager est un article qui approfondit la technologie sous-jacente et présente comment transformer un ensemble de « bare metals » sans même un système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM. Cet article provient d'Imbue, une startup d'IA qui s'efforce d'atteindre une intelligence générale en comprenant comment les machines pensent. Bien sûr, transformer un tas de « bare metal » sans système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM n'est pas un processus facile, plein d'exploration et d'essais et d'erreurs, mais Imbue a finalement réussi à former un LLM avec 70 milliards de paramètres et dans. le processus s'accumule

Démarrage rapide avec PyCharm Community Edition : Tutoriel d'installation détaillé Analyse complète Introduction : PyCharm est un puissant environnement de développement intégré (IDE) Python qui fournit un ensemble complet d'outils pour aider les développeurs à écrire du code Python plus efficacement. Cet article présentera en détail comment installer PyCharm Community Edition et fournira des exemples de code spécifiques pour aider les débutants à démarrer rapidement. Étape 1 : Téléchargez et installez PyCharm Community Edition Pour utiliser PyCharm, vous devez d'abord le télécharger depuis son site officiel

Rédacteur du Machine Power Report : Yang Wen La vague d’intelligence artificielle représentée par les grands modèles et l’AIGC a discrètement changé notre façon de vivre et de travailler, mais la plupart des gens ne savent toujours pas comment l’utiliser. C'est pourquoi nous avons lancé la rubrique « AI in Use » pour présenter en détail comment utiliser l'IA à travers des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle intuitifs, intéressants et concis et stimuler la réflexion de chacun. Nous invitons également les lecteurs à soumettre des cas d'utilisation innovants et pratiques. Lien vidéo : https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Récemment, le vlog de la vie d'une fille vivant seule est devenu populaire sur Xiaohongshu. Une animation de style illustration, associée à quelques mots de guérison, peut être facilement récupérée en quelques jours seulement.

Titre : Une lecture incontournable pour les débutants en technique : Analyse des difficultés du langage C et de Python, nécessitant des exemples de code spécifiques. À l'ère numérique d'aujourd'hui, la technologie de programmation est devenue une capacité de plus en plus importante. Que vous souhaitiez travailler dans des domaines tels que le développement de logiciels, l'analyse de données, l'intelligence artificielle ou simplement apprendre la programmation par intérêt, choisir un langage de programmation adapté est la première étape. Parmi les nombreux langages de programmation, le langage C et Python sont deux langages de programmation largement utilisés, chacun ayant ses propres caractéristiques. Cet article analysera les niveaux de difficulté du langage C et Python

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui utilise la récupération pour améliorer les modèles de langage. Plus précisément, avant qu'un modèle de langage ne génère une réponse, il récupère les informations pertinentes à partir d'une vaste base de données de documents, puis utilise ces informations pour guider le processus de génération. Cette technologie peut considérablement améliorer l'exactitude et la pertinence du contenu, atténuer efficacement le problème des hallucinations, augmenter la vitesse de mise à jour des connaissances et améliorer la traçabilité de la génération de contenu. RAG est sans aucun doute l’un des domaines de recherche les plus passionnants en matière d’intelligence artificielle. Pour plus de détails sur RAG, veuillez vous référer à l'article de la rubrique de ce site "Quelles sont les nouveautés de RAG, spécialisée dans le rattrapage des défauts des grands modèles ?" Cette revue l'explique clairement. Mais RAG n'est pas parfait et les utilisateurs rencontrent souvent des « problèmes » lorsqu'ils l'utilisent. Récemment, la solution avancée d'IA générative de NVIDIA
