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deepseek为什么在古诗词理解上这么弱智?

Answer

DeepSeek 在很多方面表现出色,并非像您认为的在古诗词理解上弱智。它具有以下优点:

  1. 语气还原:能还原帝王的语气,相比其他模型输出更准确恰当,兼顾了古典文字和可读性。
  2. 熟悉历史细节:可能与支持“深度探索”和“联网搜索”同时开启有关,能准确还原唐初的历史称谓,如“太极宫”“甘露殿”“掖庭局”“观音婢”“宫门鱼符”等,对“魏徵”等字词的使用也很讲究。
  3. 输出具体且细节惊人:其输出充满具体而惊人的细节,行文的隐喻拿捏到位,如“狼毫蘸墨时发现指尖残留着未洗净的血痂”等句子,虽未直接写“愧疚与野心,挣扎与抱负”,但句句体现。
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References

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

很显然,它的回答是极其优秀的,深入研究,会发现它牛逼在下面几个方面——第一,它首先在语气上还原了一个帝王的语气。而上面其他模型输出尽管表达了意思,但语气完全不对。李世民作为千古一君,绝不可能用上面四家输出结果那样傻的语气说话,而DeepSeek也并没有用力过猛,用相对古典的文字但并没有直接用文言文,体贴地兼顾了可读性。第二,它对历史细节异常熟悉。我猜测这大概率和它支持“深度探索”和“联网搜索”同时开启有关。“太极宫”、“甘露殿”、“掖庭局”、“观音婢”、“宫门鱼符完全还原了唐初的历史称谓。我特意查了一下,“观音婢”是李世民的长孙皇后的乳名,“掖庭局”是内廷用于史官和其他人员的一个专属机构。"魏徵"我以为是想写“魏征”写错了,后来发现“征”是“徵”的简体字,可以说这个AI非常讲究了。第三,和其他AI泛泛而谈的各种大词不同,Deepseek的输出极其具体而充满惊人的细节。“狼毫蘸墨时发现指尖残留着未洗净的血痂”,“史官们此刻定在掖庭局争吵。该用"诛"还是"戮","迫"还是"承"。“只是这次,他不敢触碰我甲胄上元吉的掌印”这些让画面跃然纸上的句子,每一句都没有写“愧疚与野心,挣扎与抱负”,但每一句都写的是“愧疚与野心,挣扎与抱负”,其中行文的隐喻拿捏非常到位,很高级。

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

很显然,它的回答是极其优秀的,深入研究,会发现它牛逼在下面几个方面——第一,它首先在语气上还原了一个帝王的语气。而上面其他模型输出尽管表达了意思,但语气完全不对。李世民作为千古一君,绝不可能用上面四家输出结果那样傻的语气说话,而DeepSeek也并没有用力过猛,用相对古典的文字但并没有直接用文言文,体贴地兼顾了可读性。第二,它对历史细节异常熟悉。我猜测这大概率和它支持“深度探索”和“联网搜索”同时开启有关。“太极宫”、“甘露殿”、“掖庭局”、“观音婢”、“宫门鱼符完全还原了唐初的历史称谓。我特意查了一下,“观音婢”是李世民的长孙皇后的乳名,“掖庭局”是内廷用于史官和其他人员的一个专属机构。"魏徵"我以为是想写“魏征”写错了,后来发现“征”是“徵”的简体字,可以说这个AI非常讲究了。第三,和其他AI泛泛而谈的各种大词不同,Deepseek的输出极其具体而充满惊人的细节。“狼毫蘸墨时发现指尖残留着未洗净的血痂”,“史官们此刻定在掖庭局争吵。该用"诛"还是"戮","迫"还是"承"。“只是这次,他不敢触碰我甲胄上元吉的掌印”这些让画面跃然纸上的句子,每一句都没有写“愧疚与野心,挣扎与抱负”,但每一句都写的是“愧疚与野心,挣扎与抱负”,其中行文的隐喻拿捏非常到位,很高级。

集合·DeepSeek 提示词方法论

很显然,它的回答是极其优秀的,深入研究,会发现它牛逼在下面几个方面——第一,它首先在语气上还原了一个帝王的语气。而上面其他模型输出尽管表达了意思,但语气完全不对。李世民作为千古一君,绝不可能用上面四家输出结果那样傻的语气说话,而DeepSeek也并没有用力过猛,用相对古典的文字但并没有直接用文言文,体贴地兼顾了可读性。第二,它对历史细节异常熟悉。我猜测这大概率和它支持“深度探索”和“联网搜索”同时开f启有关。“太极宫”、“甘露殿”、“掖庭局”、“观音婢”、“宫门鱼符完全还原了唐初的历史称谓。我特意查了一下,“观音婢”是李世民的长孙皇后的乳名,“掖庭局”是内廷用于史官和其他人员的一个专属机构。"魏徵"我以为是想写“魏征”写错了,后来发现“征”是“徵”的简体字,可以说这个AI非常讲究了。第三,和其他AI泛泛而谈的各种大词不同,Deepseek的输出极其具体而充满惊人的细节。“狼毫蘸墨时发现指尖残留着未洗净的血痂”,“史官们此刻定在掖庭局争吵。该用"诛"还是"戮","迫"还是"承"。“只是这次,他不敢触碰我甲胄上元吉的掌印”这些让画面跃然纸上的句子,每一句都没有写“愧疚与野心,挣扎与抱负”,但每一句都写的是“愧疚与野心,挣扎与抱负”,其中行文的隐喻拿捏非常到位,很高级。

Others are asking
我是一名AI古诗词视频创作者,我想教大家如果用AI软件将古诗词的内容用视频形式表现出来,请帮我写一个教学文档,要求内容丰富,从简单到复杂,从入门到深层思考和学习,包括提示词怎么写,提示词模板,提示词举例等
以下是一份关于如何用 AI 软件将古诗词内容以视频形式表现出来的教学文档: 一、简单入门 如果是简单的图,找原图直接写提示词即可。 二、复杂图片处理 1. 图片分模块 对于复杂部分的图,把长图分多个模块。例如,将一张图分成 4 个模块。 2. 抠出背景图 智能抠图。用工具把要动的内容去除掉,用 AI 生成图片部分。如果有水印,可以把图片向下拓展一部分,然后截掉。 3. 绿幕处理前景图 将要拿来动起来的部分抠出,放在绿幕背景里或者画的背景颜色,导出图片。 4. 前景图动态生成视频 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来。有很多工具可供选择,如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡即可。 5. 生成视频去掉背景 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片上,视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片,一起动即可。 三、提示词相关 1. 文案生成 工具:DeepSeek 操作:打开 DeepSeek 网站(https://chat.deepseek.com/ ),输入提示词。例如:“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX(例如:吐槽现代人),XXX 目的(例如:推广 XXX 吸引游客来旅游),输出 3 条 60 字左右的毒舌文案,每条里面都要有‘回答我!Look in my eyes!Tell me!why?baby!why?’”可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。点击生成,等待 DeepSeek 输出 3 条文案。从中挑选最满意的一条(或多条)保存备用。 2. 准备人物形象图 工具:即梦 AI 操作:打开即梦 AI 网站(https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate ),输入提示词,即梦已经接入了 DeepSeek,可以直接用它来生成绘图提示词。调整生成参数(如风格、细节等),点击生成。预览生成的人物图,不满意可调整提示词重新生成,直到满意为止。下载最终的人物形象图。 四、其他注意事项 1. 指定视觉细节 包括颜色、照明、相机角度和风格等任何视觉元素的描述。提供的细节越多,输出就越接近您的愿景。 2. 提及所需长度和格式 如果您对特定的长度(以秒或分钟为单位)或格式(宽高比、分辨率)有想法,请提及。这对于 AI 生成符合您要求的内容至关重要。 3. 概述音频偏好 如果您的视频需要特定的音频元素,如背景音乐、旁白或音效,请详细描述。指定您是希望 AI 生成这些元素还是您自己提供。 4. 考虑道德和版权准则 确保您的提示符合道德标准和版权法。避免请求侵犯版权或涉及没有适当背景的敏感主题的内容。 请根据您的具体需求和所使用的视频 AI 工具的能力调整模板和示例。记住,输出的质量在很大程度上取决于您通过提示传达愿景的效果。
2025-04-08
古诗词AI
以下是关于古诗词 AI 的相关内容: 在即梦 AI 视频生成中,对于古诗词的输入,应避免直接使用,而将其转化为更具体、详细的描述,例如“举头望明月”可编写为“一位中国古代的男人抬头看着天空中的月亮”/“An ancient Chinese man is raising his head towards the moon”。同时要注意避免输入超长脚本、抽象描述等。 在游戏《逆水寒》中,有 AI 作宋词的设定,在游戏中超过 40 个热门景点设置了 AI 作词打卡点。但文字生成在游戏中的作用更多是丰富体验,对情节发展影响不大。 关于让 Claude 帮做“古诗词卡片”,整个流程较为简单,输入 Prompt 后,用户再输入主题、风格,AI 就会输出结果。提示词已开源,获取方式多样。
2025-02-24
有关名言警句或古诗词的ai工具
以下是为您找到的一些可能与名言警句或古诗词相关的 AI 工具: 1. Verb.ai:这是一个面向小说作家的 AI 增强型、以故事为中心、面向作家的工具。除了文本生成外,还支持创作过程的各个方面,包括计划、写作、审查、获取反馈和修订。官网链接:Verb.ai 2. Orchard:帮助学生克服写作难题,并提升写作水平。 3. Lex:协助学生处理写作相关问题。 此外,文中还提到在教育领域,学生们在作业中利用 AI 助手,如 Grammarly 等。但这些工具并非专门针对名言警句或古诗词。
2024-08-29
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息: 应用场景:包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足:在写文方面全面领先,但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略:写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成;用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关:模仿特定小说家的文学方式创作小说,需在提示词中描述文风特征;邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程:DeepSeek 历时 647 天在大语言模型(LLM)领域取得突破,发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
如何使用deepseek写论文?
使用 DeepSeek 写论文可以参考以下几点: 1. 给予 DeepSeek 更多自由发挥的空间,避免过度限制。 2. 注意旧模型在文学创作中可能存在的过度道德说教和正面描述趋势,导致结果生硬死板的问题。 3. 了解 DeepSeek 在文风、哲学思考和触动人情感方面的优秀表现,利用其文创能力为论文增添特色。 4. 参考提示词编写的方法,例如收集信息、重新定义问题等,以更有效地向 DeepSeek 传达需求。 5. 可以借鉴他人使用 DeepSeek 写论文的经验,如 Yvonne 的成功案例。 需要注意的是,虽然 DeepSeek 能提供帮助,但仍需您对生成的内容进行审核和修改,以确保论文的质量和准确性。
2025-04-13
deepseek v3微调
以下是关于 Deepseek V3 微调的相关信息: 云舒文章总结卡 2.0 提示词全面支持 Deepseek V3,效果媲美 Claude3.7。V3 需要为 0324 更新的版本,DS 官网及 API 已更新,如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号。提示词复制链接:。横版为 1080 x 800 卡片提示词,竖版为 750 x 不限高卡片提示词。 各平台均需下载 html 文件,打开后才能查看真实效果,平台自带预览因兼容性问题无法正常展示效果。Claude 使用平台包括 Claude3.7 官网、API、Cursor,使用时需要下载为 HTML 文件打开查看效果。Deepseek 使用平台包括 Deepseek 官网、API(V3 需要为 0324 更新的版本),Deepseek 需要复制代码到 html 文件里,然后保存进行查看。 关于智能纪要,会带着大家复现模型的蒸馏和微调,并讲解相关知识。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据,基于 Deepseek V3 微调,进行冷启动,再做强化学习,还从非公布模型提取微调数据,加上人类偏好,最终形成 R1。Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3,形成互相帮助的局面。 北京时间 00:30 至 08:30 期间,DeepSeek API 价格大幅下调,DeepSeekV3 降至原价的 50%。
2025-04-12
deepseek的使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧: 1. 了解其特点与优势: 推理型大模型:核心是推理型,无需用户提供详细步骤指令,通过理解真实需求和场景提供答案。 更懂人话:能理解用户用“人话”表达的需求,无需特定提示词模板。 深度思考:回答问题时能深度思考,非简单罗列信息。 文风转换器:可模仿不同作家文风写作,适用于多种文体和场景。 2. 更多提示词技巧请查看 3. 在 AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场中,分享了以下使用方法技巧: 分享使用 DeepSeek 在工作生活上的案例。 分享 DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景。 分享别人使用的案例。 方法论碰撞,如使用 DeepSeek 的技巧、与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、获取流量/客户等。 在 Workshop 自由探讨环节,参与者可自由组队,确定围绕 DeepSeek 应用的项目方向,进行头脑风暴和制定落地方案,并提交项目初稿。推荐使用 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子等工具。若讨论无方向,可设定标准问题引导;分组混乱,可预设热门主题让参与者自行加入。
2025-04-12
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14