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智能投顾

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以下是为您提供的关于智能投顾相关内容：

  • AI 绘图 Imagen 3：
    • 功能点：
      • 图像生成：根据用户输入的 Prompt 生成图像。
      • Prompt 智能拆解：能够自动拆解用户输入的 Prompt，并提供下拉框选项。
      • 自动联想：提供自动联想功能，帮助用户选择更合适的词汇。
    • 优势：
      • 无需排队：用户可以直接使用，无需排队。
      • 免费使用：目前 Imagen 3 是免费提供给用户使用的。
      • 交互人性化：提供了人性化的交互设计，如自动联想和下拉框选项。
      • 语义理解：具有较好的语义理解能力，能够根据 Prompt 生成符合描述的图像。
      • 灵活性：用户可以根据自动联想的功能，灵活调整 Prompt 以生成不同的图像。

以下是关于智慧招聘 - 智能人岗匹配综合解决方案的相关内容：

  • 传统招聘面临的挑战：
    • 信息不对称。
    • 渠道单一。
    • 筛选效率低下。
    • 人才流失率高。
    • 招聘成本高。
    • 企业难以高效地找到合适的人才，求职者难以准确了解企业情况，影响双方的匹配效率和招聘的成功率。
    • 企业在招聘过程中往往需要投入大量的时间和资源，结果却不尽如人意，在人才市场竞争激烈的情况下，企业更加需要优化招聘流程，降低成本，提高招聘效率。
  • 方案概述：
    • 基于智谱的 GLM-4 系列模型和实时语音通话、Embedding-3 向量化技术，利用其强大的自然语言理解、特征提取和语义匹配能力，构建智能化招聘系统。
    • 方案覆盖招聘准备、简历筛选、智能面试以及人才评估报告等核心环节，显著提升招聘服务的效率和准确性，并支持个性化、动态化的招聘需求。
  • 方案详情：
    • 招聘准备：
      • 岗位介绍生成：基于岗位职责、候选人要求（技能、工作年限）等信息，自动生成专业化的岗位描述（JD）。
      • 宣传内容生成：生成高吸引力的招聘宣传内容，包括公司介绍、岗位亮点、职业发展机会等。为不同招聘渠道（如小红书、招聘网站、校园招聘）优化语言风格与排版。
      • 处理流程：Prompt 工程
    • 简历筛选：
      • 人才画像生成：通过文档解析服务以及 GLM-4 对候选人简历内容进行智能解析，将候选人的技能、经验、教育背景、项目经历等转化为结构化数据。
      • 岗位画像分析：使用 GLM-4 分析企业提供的岗位描述，识别岗位需求中的核心技能、经验要求、文化适配度等信息，将其解析为结构化的数据形式。
      • 智能人岗匹配：使用 GLM-4 对岗位和候选人画像进行语义分析，通过理解复杂语言信息，实现更高维度的智能匹配。
      • 处理流程：Prompt 工程
    • 初步沟通：
      • 任务型对话：与候选人进行深入交流，核实其简历中的教育背景、工作经历及专业技能等信息，了解其职业发展意向，并确认其薪资期望及其他关键需求。
      • 实体提取：从对话内容中提取关键信息实体，包括个人基本信息、教育与工作经历、求职目标、薪资要求及其他相关细节。
      • 处理流程：Prompt 工程
    • 智能面试：动态生成专业问题与情境测试，结合语音、表情和语言分析评估候选人表现，并生成综合评分和能力评估报告，为 HR 决策提供精准支持。
    • 处理流程：实现方式为音视频通话。
    • 候选人评估报告：根据面试过程中的对话记录，GLM-4 自动生成面试总结报告，包含候选人适配度、能力评估和发展潜力等，为 HR 提供面试决策支持。
    • 处理流程：Prompt 工程
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI绘图Imagen3

功能点：1.图像生成：根据用户输入的Prompt生成图像。2.Prompt智能拆解：能够自动拆解用户输入的Prompt，并提供下拉框选项。3.自动联想：提供自动联想功能，帮助用户选择更合适的词汇。优势：1.无需排队：用户可以直接使用，无需排队。2.免费使用：目前Imagen 3是免费提供给用户使用的。3.交互人性化：提供了人性化的交互设计，如自动联想和下拉框选项。4.语义理解：具有较好的语义理解能力，能够根据Prompt生成符合描述的图像。5.灵活性：用户可以根据自动联想的功能，灵活调整Prompt以生成不同的图像。[heading1]绘图

智慧招聘-智能人岗匹配综合解决方案

BigModel智谱AI大模型开放平台[heading1]场景介绍[heading2]传统招聘面临的挑战[content]传统招聘面临的挑战主要包括信息不对称、渠道单一、筛选效率低下、人才流失率高以及招聘成本高等问题。这些问题导致企业难以高效地找到合适的人才，同时也使得求职者难以准确了解企业情况，从而影响双方的匹配效率和招聘的成功率。此外，企业在招聘过程中往往需要投入大量的时间和资源，而结果却不尽如人意，尤其是在人才市场竞争激烈的情况下，企业更加需要优化招聘流程，降低成本，提高招聘效率。[heading1]一、方案概述[content]本方案基于智谱的GLM-4系列模型和实时语音通话、Embedding-3向量化技术，利用其强大的自然语言理解、特征提取和语义匹配能力，构建智能化招聘系统。方案覆盖招聘准备、简历筛选、智能面试以及人才评估报告等核心环节，显著提升招聘服务的效率和准确性，并支持个性化、动态化的招聘需求。大模型招聘场景解决方案全景图

智慧招聘-智能人岗匹配综合解决方案

功能介绍：基于岗位职责、候选人要求（技能、工作年限）等信息，自动生成专业化的岗位描述（JD）。[heading3]宣传内容生成[content]功能介绍：生成高吸引力的招聘宣传内容，包括公司介绍、岗位亮点、职业发展机会等。为不同招聘渠道（如小红书、招聘网站、校园招聘）优化语言风格与排版。[heading3]处理流程[content][heading4]Prompt工程[heading2]简历筛选[heading3]人才画像生成[content]通过文档解析服务以及GLM-4对候选人简历内容进行智能解析，将候选人的技能、经验、教育背景、项目经历等转化为结构化数据。[heading3]岗位画像分析[content]使用GLM-4分析企业提供的岗位描述，识别岗位需求中的核心技能、经验要求、文化适配度等信息，将其解析为结构化的数据形式。[heading3]智能人岗匹配[content]使用GLM-4对岗位和候选人画像进行语义分析，通过理解复杂语言信息，实现更高维度的智能匹配。[heading3]处理流程[content][heading4]Prompt工程[heading2]初步沟通[heading3]任务型对话[content]与候选人进行深入交流，核实其简历中的教育背景、工作经历及专业技能等信息，了解其职业发展意向，并确认其薪资期望及其他关键需求。[heading3]实体提取[content]从对话内容中提取关键信息实体，包括个人基本信息、教育与工作经历、求职目标、薪资要求及其他相关细节。[heading3]处理流程[content][heading4]Prompt工程[heading2]智能面试[content]动态生成专业问题与情境测试，结合语音、表情和语言分析评估候选人表现，并生成综合评分和能力评估报告，为HR决策提供精准支持。[heading3]处理流程[content][heading4]实现方式[content]音视频通话：[heading2]候选人评估报告[content]根据面试过程中的对话记录，GLM-4自动生成面试总结报告，包含候选人适配度、能力评估和发展潜力等，为HR提供面试决策支持。[heading4]Prompt工程

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有没有智能投顾类AI大模型推荐
以下为您推荐一些智能投顾类 AI 大模型： 国内大模型： 北京企业机构： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 国外大模型： OpenAI 的 GPT4：是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，输出文本），在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 Midjourney v5：具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt，并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能。 DALL·E 3：代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。 需要注意的是，在使用这些模型时，部分可能存在一些限制和特点，例如： 在今天提到的 8 个国内大模型中，在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax。目前不能进行自然语言交流的有昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）、书生。受限制使用的有 MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值）。 部分模型具有特色功能，如昇思的生图，MiniMax 的语音合成。
2024-09-26
coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程，如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议： 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验，包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程，如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面，先基础教学，再涉及特定应用。 介绍当前承接业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求，如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策：在小规模决策中使用 AI 分析工具，以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划：制定 AI 工具使用的培训计划，帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策：制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计：尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 个性化学习路径：探索使用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体，都应记住：与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手，保持好奇心和开放态度，会发现 AI 不仅能提高工作效率，还能激发创造力，开拓新的可能性。最重要的是，始终保持批判性思维，将 AI 视为强大的工具，而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents（智能体）
AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看，心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，每个层次由多个 Agent 负责，每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15