


CTO Moka Liu Hongze: Dalam era model besar, organisasi dan struktur bakat akan membawa perubahan baharu
Dengan perkembangan pesat teknologi AI, terutamanya kemunculan model besar, AI membawa perubahan mendalam kepada pelbagai industri, dan industri HR juga turut Tiada pengecualian.
Pelancaran Produk Moka Ascend 2024
Baru-baru ini, syarikat HR SaaS Moka secara rasminya telah mengadakan pelancaran produk Moka Ascend 2024. Pada mesyuarat itu, rakan kongsi Moka dan CTO Liu Hongze berkongsi inovasi teknologi dan amalan aplikasi Moka dalam bidang AI.
AI asli sebagai konsep, memperkasakan senario perniagaan
Dengan AI asli sebagai konsep, senario perniagaan yang mendalam, keupayaan Moka Eva terus berkembang, bukan sahaja melengkapkan peningkatan daripada temu duga pintar kepada penyelesaian pengambilan pintar, tetapi juga memperkasa Fungsi baharu "SmartPractice" menyepadukan amalan terbaik pengambilan dari pelbagai negara dan wilayah, secara bijak membantu HR dalam pengambilan global, dan meningkatkan kecekapan dan kualiti pengambilan sepanjang keseluruhan proses.
AI memperkasakan sepenuhnya platform teknologi dan meningkatkan keupayaan asas
Pada masa yang sama, AI juga memperkasakan sepenuhnya platform teknologi Moka untuk membina generasi baharu keupayaan platform asas. Dengan pentauliahan pusat data Singapura dan integrasi ekologi yang berterusan dengan rakan kongsi, Moka akan mencapai kerjasama menang-menang dengan lebih ramai pelanggan dan terus menghampiri visinya untuk mencipta produk HR bertaraf dunia.
Teknologi AI mempengaruhi industri HR
Rakan kongsi Moka dan CTO Liu Hongze berkata dalam temu bual bahawa AI akan mempengaruhi semua aspek masyarakat Pada tahap yang besar, ia mungkin menjejaskan struktur dan pembahagian kerja sesetengah masyarakat, dan kemudian menjejaskan struktur bakat. Apabila memberi tumpuan kepada industri HR, organisasi dan bakat yang sepadan dan diperlukan oleh era teknologi baharu juga akan berubah dengan sewajarnya.
Penjelajahan AI Moka
Dari segi penerokaan AI Moka sendiri, Liu Hongze menyebut bahawa pada Jun tahun lepas, Moka melancarkan penyelesaian keseluruhan temu bual pintar asli AI Moka Eva, yang diulang secara berterusan dan boleh merangkumi minit pintar dan resume saringan awal pintar , Chatbot pekerja dan senario lain. Sejak pelancarannya, Moka Eva telah memproses hampir 100,000 resume, mengiringi hampir 20,000 temu bual, dan menjawab lebih daripada 3 juta soalan daripada pekerja korporat.
Dalam era model besar, Moka mencipta platform akses model besar
Dalam era model besar, Moka mencipta akses model besar dan platform ujian yang boleh mengakses pelbagai model besar umum dan membuat pelarasan dinamik , untuk menggunakan model terkini dan terbaik, dan juga menyokong pelanggan untuk mengehadkan penggunaan model tertentu.
Moka menggunakan teknologi AI untuk semua aspek proses pengambilan
Moka mengambil teknologi AI sebagai teras produk, memikirkan semula dan memperkasakan senario dalam keseluruhan bidang, dan menggunakan teknologi AI pada semua aspek proses pengambilan untuk menambah baik produktiviti, kualiti dan kecekapan.
Moka mengeluarkan "Penyelesaian Pengurusan Prestasi Manusia Moka"
Pada sidang akhbar ini, pengasas bersama dan Ketua Pegawai Eksekutif Moka Li Guoxing secara rasmi mengeluarkan "Penyelesaian Pengurusan Prestasi Manusia Moka" untuk menjawab keperluan semasa perusahaan untuk operasi dan pengurusan .
Moka berpegang kepada konsep produk "Pengalaman yang lebih baik untuk semua pekerja"
Moka akan terus berpegang kepada konsep produk "Pengalaman yang lebih baik untuk semua pekerja" pada masa hadapan, bertindak balas terhadap keperluan pelanggan, terus mengoptimumkan produk dan perkhidmatan, dan membantu perusahaan mencapai lebih kecekapan , Pengurusan kakitangan yang lebih bijak.
Atas ialah kandungan terperinci CTO Moka Liu Hongze: Dalam era model besar, organisasi dan struktur bakat akan membawa perubahan baharu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Penyebaran bukan sahaja boleh meniru lebih baik, tetapi juga "mencipta". Model resapan (DiffusionModel) ialah model penjanaan imej. Berbanding dengan algoritma yang terkenal seperti GAN dan VAE dalam bidang AI, model resapan mengambil pendekatan yang berbeza. Idea utamanya ialah proses menambah hingar pada imej dan kemudian secara beransur-ansur menolaknya. Cara mengecilkan dan memulihkan imej asal adalah bahagian teras algoritma. Algoritma akhir mampu menghasilkan imej daripada imej bising rawak. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pertumbuhan luar biasa AI generatif telah membolehkan banyak aplikasi menarik dalam penjanaan teks ke imej, penjanaan video dan banyak lagi. Prinsip asas di sebalik alat generatif ini ialah konsep resapan, mekanisme pensampelan khas yang mengatasi batasan kaedah sebelumnya.

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

Mula Pantas dengan PyCharm Edisi Komuniti: Tutorial Pemasangan Terperinci Analisis Penuh Pengenalan: PyCharm ialah persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) Python yang berkuasa yang menyediakan set alat yang komprehensif untuk membantu pembangun menulis kod Python dengan lebih cekap. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara memasang Edisi Komuniti PyCharm dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pemula bermula dengan cepat. Langkah 1: Muat turun dan pasang Edisi Komuniti PyCharm Untuk menggunakan PyCharm, anda perlu memuat turunnya dari tapak web rasminya terlebih dahulu

Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.

Tajuk: Wajib dibaca untuk pemula teknikal: Analisis kesukaran bahasa C dan Python, memerlukan contoh kod khusus Dalam era digital hari ini, teknologi pengaturcaraan telah menjadi keupayaan yang semakin penting. Sama ada anda ingin bekerja dalam bidang seperti pembangunan perisian, analisis data, kecerdasan buatan, atau hanya belajar pengaturcaraan kerana minat, memilih bahasa pengaturcaraan yang sesuai ialah langkah pertama. Di antara banyak bahasa pengaturcaraan, bahasa C dan Python adalah dua bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, masing-masing mempunyai ciri tersendiri. Artikel ini akan menganalisis tahap kesukaran bahasa C dan Python

Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA
