Moka CTO Liu Honze: 大型モデルの時代には、組織と人材構造が新たな変化をもたらすでしょう
AI テクノロジーの急速な発展、特に大型モデルの出現により、AI はさまざまな業界に大きな変化をもたらしており、HR 業界も例外なし。
Moka Ascend 2024 製品発表会
最近、HR SaaS 会社 Moka は Moka Ascend 2024 製品発表会を正式に開催しました。会議では、Moka のパートナーで CTO の Liu Honze 氏が、AI 分野における Moka の技術革新と応用実践について共有しました。
AI ネイティブをコンセプトとして、ビジネス シナリオを強化
AI ネイティブをコンセプトとして、詳細なビジネス シナリオを採用することで、Moka Eva の機能は進化し続け、スマートな面接からスマートな採用ソリューションへのアップグレードを完了するだけでなく、新機能「SmartPractice」は、複数の国や地域の採用ベストプラクティスを統合し、グローバル採用における人事をインテリジェントに支援し、プロセス全体を通じて採用効率と品質を向上させます。
AI はテクノロジー プラットフォームを完全に強化し、基礎となる機能を向上させます
同時に、AI は Moka テクノロジー プラットフォームに完全に力を与え、新世代の基礎となるプラットフォーム機能を構築します。シンガポールのデータセンターの稼働とパートナーとの継続的な環境統合により、Moka はより多くの顧客との Win-Win 協力を実現し、世界クラスの HR 製品を作成するというビジョンにさらに近づき続けます。
AI テクノロジーは HR 業界に影響を与える
Moka のパートナー兼 CTO の Liu Honze 氏はインタビューで、AI は社会のあらゆる側面に大きなレベルで影響を及ぼし、一部の社会の構造や分業に影響を与える可能性があると述べました。次に人材構造に影響を与えます。 HR業界に注目すると、新たなテクノロジー時代に対応し、求められる組織や人材も変化していきます。
Moka の AI 探索
Moka 自身の AI 探索に関して、Liu Honze 氏は、Moka が昨年 6 月に AI ネイティブのインテリジェント面接総合ソリューション Moka Eva を発表したと述べました。これは継続的に反復され、インテリジェントな議事録と履歴書をカバーできます。インテリジェントな事前審査、従業員チャットボットなどのシナリオ。導入以来、Moka Eva は 100,000 件近くの履歴書を処理し、20,000 件近くの面接に同行し、企業従業員からの 300 万件以上の質問に答えてきました。
大規模モデルの時代には、Mokaは大規模モデルアクセスプラットフォームを作成します
大規模モデルの時代には、Mokaはさまざまな一般的な大規模モデルにアクセスして動的調整を行うことができる大規模モデルアクセスおよびテストプラットフォームを作成します。最新かつ最良のモデルを使用できるようにするだけでなく、特定のモデルの使用を制限することもサポートします。
Moka は採用プロセスのあらゆる側面に AI テクノロジーを適用します
Moka は AI テクノロジーを製品の中核として採用し、分野全体のシナリオを再考して強化し、採用プロセスのあらゆる側面に AI テクノロジーを適用して改善します生産性、品質、効率。
Moka、「Moka ヒューマンパフォーマンス管理ソリューション」をリリース
この記者会見で、Moka の共同創業者兼 CEO の李国興氏は、企業の現在の運用管理ニーズに応えるため、「Moka ヒューマンパフォーマンス管理ソリューション」を正式にリリースしました。 。
Mokaは「すべての従業員により良い経験を」という製品コンセプトを堅持します
Mokaは今後も「すべての従業員により良い経験を」という製品コンセプトを堅持し、顧客のニーズに応え、製品の最適化を続けますとサービスを提供し、企業がより効率的でよりスマートな人事管理を達成できるように支援します。
以上がMoka CTO Liu Honze: 大型モデルの時代には、組織と人材構造が新たな変化をもたらすでしょうの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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拡散はより良いものを模倣するだけでなく、「創造」することもできます。拡散モデル(DiffusionModel)は、画像生成モデルである。 AI 分野でよく知られている GAN や VAE などのアルゴリズムと比較すると、拡散モデルは異なるアプローチを採用しており、その主な考え方は、最初に画像にノイズを追加し、その後徐々にノイズを除去するプロセスです。ノイズを除去して元の画像を復元する方法は、アルゴリズムの中核部分です。最後のアルゴリズムは、ランダムなノイズを含む画像から画像を生成できます。近年、生成 AI の驚異的な成長により、テキストから画像への生成、ビデオ生成など、多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になりました。これらの生成ツールの背後にある基本原理は、以前の方法の制限を克服する特別なサンプリング メカニズムである拡散の概念です。

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