沉浸式技术和人工智能已经在改变传统的工作场所,并预示着人才获取的崭新时代的来临。机器学习 (ML) 、增强现实(AR) 、区块链以及对话式人工智能工具 (如ChatGPT)的快速推进为整个人力资源生命周期带来了各种可能性,全球企业都不应忽视这一趋势。
想象一下,员工和雇主都可以参与虚拟招聘活动,与全球同事进行沉浸式会议交流,借助AI助手进行招聘工作,并获取更多数据驱动的技能提升和再培训,这一切都是从新兴技术向新的工作常态过渡的一部分。
随着应聘者在招聘过程中的进展,对仅依靠技术进行互动的满意程度开始发生变化。超过一半(51%)的求职者表示对虚拟现实面试感到满意,但有三分之一的人强烈反对在最后面试之前完全没有人际互动,这是最受欢迎的回答。招聘成功的关键在于以一种嵌入式的技术提升招聘工作,而非取代招聘人员。
招聘人员并不会被替代--在未来,他们的角色作用可能会通过节省时间来加强,以便更多地关注工作中更具人性化的部分。正如Experis高级副总裁ChristineKiefer所指出的,可以减少在文书工作上花费的时间,更多时间了解潜在候选人,并确保他们适合该职位。
ChatGPT对提升招聘人员的工作效率带来了明显的好处,因为它可以根据引导提示自动编写职位规范,并使用人工智能驱动的软件来审查应聘者的申请。招聘人员可以利用之前花在审查数十个甚至上百份简历的时间,更好地了解和认识候选人。
附件:2023人工智能和虚拟现实将如何改变职场世界报告-人才获取的崭新时代
计算光学成像是一个新兴多学科交叉领域,通过多维度获取或编码光场信息,为传感器设计远超人眼的感知新范式,深度挖掘光场信息
以云基础设施处理器CIPU为中心的全新体系架构,通过软件定义,硬件加速在保持云上应用开 发的高弹性和敏捷性同时,带来云上应 用的全面加速
Chiplet把传统的SoC分解为多个芯粒模块,将这些芯粒分开制备后再通过互联封装形成一个完整芯片,可以显著降低成本,并实现一种新形式的 IP 复用
来自于CLIP和BEiT-3的突出技术进展,基于多领域知识,构建统一的,跨场景,多任务的多模态基础模型已成为人工智能的重点发展方向,实现图像文本音频统一知识表示
第一级银行业金融机构未在任何业务建立模型分级方法/流程;第二级银行业金融机构从业务和技术层面;第三级银行业金融机构明确模型分级原则方法和操作要求
受基层影像医师学历偏低和经验不足等因素影响,基层影像设备诊疗能力并未被完全释放,为人工智能医学影像产品在基层落地提供巨大市场机遇
告立足于算法的技术趋势和行业应用现状,从法律监管,伦理治理,技术治理三个层面梳理总结国内外在算法治理方面的实践做法,保障算法技术创新与应用健康
OpenAI提出DALLE模型,可以根据用户输入的文本生成对应的图像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同样出色
谷歌CVPR 2022拥有18亿参数,并使用30亿的 标注图像进行训练,在ImageNet上取得了新的记录90.45%,证明了视觉大模型(30亿参数)在广泛视觉问题上的有效性
多模态数据具有异构性 多模态数据的关联难度表示较大 多模态知识融合困难 多模态问答大多只能处理简单的问题 多模态知识问答推理能力弱 可解释性差
我国新一代人工智能治理工作框架应整合社会各界对AI社会技术复合体的离散性认知,突破AI包容审慎实践的探索,建立基于“逻辑-秩序-监管“的人工智能治理工作框架
高增长:未来五年全球人工智能市场规模平均增速将超过20%;高集中:软件占比近40%硬件产品占比接近35%;高壁垒:渗透率还不到4%