以下是关于 AI 在人力资源服务行业发展趋势的相关内容： 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年，促成了信贷评估、欺诈评分等方面的改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃，正在改变多个领域，包括教育、游戏、商业等。与传统 AI/ML 侧重基于现有数据进行预测或分类不同，生成式人工智能能创造全新内容。这种能力结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力，可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。在金融服务行业，预计优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳生成式人工智能。 在人力资源服务行业，相关报告如《用友：AI 在企业招聘中的应用现状调研报告》预测，随着技术进步，AI 将进一步推动个性化人力资源管理，创造无人值守的 HR 平台，推动企业持续发展。 知名投资机构 Nfx 分析指出，AI 正在强制逆转 SaaS 缩写的含义，从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务也能执行任务，无需雇佣额外劳动力，传统劳动力市场将和软件融合成新市场。从企业组织结构来看，提供这种 AI 劳动力的产品有两种形式。

以下是一些关于 AI for social science 的重要资源： 1. 《人工智能权利法案蓝图》：其中提到了公民权利、公民自由和隐私方面的内容，包括言论自由、投票自由以及免受歧视、过度惩罚、非法监视和侵犯隐私等，还涉及机会均等和获取关键资源或服务等方面。 2. AGI 万字长文（下）| 2024，分叉与洪流：如果从“AGI 已经出现”的阴谋论出发，AGI 所需要的基本资源无法回避，在能源领域，如可控核聚变技术，在 AI 的协助下有了一定进展。 3. 4.5.2016 EN：通过耦合注册表中的信息，研究者能够在诸如心血管疾病、癌症和抑郁症等广泛的医疗状况方面获得极有价值的新知识。在社会科学领域，基于注册表的研究使研究者能够获得关于失业、教育等一系列社会状况与其他生活状况的长期相关性的重要知识。通过注册表获得的研究结果提供了坚实、高质量的知识，可为基于知识的政策的制定和实施提供基础，提高许多人的生活质量，并提高社会服务的效率。

利用 AGI 进行社会科学研究可以从以下几个方面考虑： 1. 借鉴相关研究成果：例如 DeepMind 在 3D 模拟环境中使用神经网络和强化学习，展示了 AI 智能体如何在没有直接从人类获取数据的情况下通过观察学习和模仿人类行为，这被视为向 AGI 迈进的重要一步。 2. 关注 AGI 的等级划分：OpenAI 提出 AGI 的五个发展等级，包括聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织。不同等级的 AGI 能力不同，可根据研究需求选择合适的等级进行应用。 3. 理解 AGI 的定义原则：Deepmind 的研究团队提出 AGI 定义的六个原则，其中重要的是关注能力而非过程，同时 AGI 的定义应包括多个级别，每个级别有明确的度量标准和基准。 4. 从经济价值角度思考：如 Andrej Karpathy 以自动化的交通服务类比 AGI 及其经济价值，可从类似的经济角度探讨 AGI 在社会科学研究中的应用。

ETNA 的使用方法可能因具体版本和功能而有所不同。通常来说，使用这类工具可能需要注册登录。关于其是否免费，也取决于具体的服务策略。您在网页对话框中输入文字描述并点击“coming soon”没有反应，可能有以下原因： 1. 该功能尚未正式开放或仍在准备中。 2. 网络连接存在问题，导致请求无法正常发送和接收。 3. 可能是网页本身存在技术故障或错误。 由于目前知识库中没有关于 ETNA 更详细的信息，建议您查看其官方说明或联系相关技术支持以获取准确的使用指导。

ComfyUI 是一个开源的用于生成 AI 图像的图形用户界面，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。以下是关于 ComfyUI 的一些详细信息： 生图原理： 1. 在去噪过程中，模型使用编码后的文本向量来引导图像生成，以确保生成的图像与输入的文本描述相符。 2. 提供了多种采样算法（如 Euler、DDIM、DPM++等）来控制去噪过程，不同采样器可能产生不同结果或影响生成速度。 3. VAE 由编码器和解码器组成。编码器输入图像并输出表示其特征的概率分布，解码器将概率分布映射回图像空间。 4. 最终生成的图像显示在界面上，用户可保存、编辑或用于其他目的。 5. 支持多种高级功能，如图像到图像、Lora、ControlNet、ipadapter、放大和后处理等。 节点认识： 1. 核心是节点式界面，用户可通过拖放和连接各种节点创建自定义图像生成工作流。 2. 节点类型包括输入节点（如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点）、处理节点（如采样器节点、调度器节点、CFG Scale 节点、步数节点）、输出节点（如图像输出节点）、辅助节点（如批处理节点、图像变换节点、图像融合节点）。 3. 用户可通过拖动节点间的连接线构建工作流，连接线代表数据流动。 4. 除内置节点，用户还可创建自定义节点扩展功能，自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes。 5. 提供丰富的节点管理功能，包括保存/加载节点图、复制/粘贴节点、批量编辑等。 其他原理： 1. 涉及 Pixel Space（像素空间）和 Latent Space（潜在空间），输入图像的像素空间对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，许多操作在潜在空间中进行。 2. 扩散过程表示从噪声生成图像的过程，通过调度器控制，可选择不同调度器控制在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像，生成图像时会进行多个去噪步，可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。

以下是为您提供的与 AI 营销相关的报告： 2024 年 4 月 26 日： 《》：详细给出了 AI 与销售线索营销结合的可操作方法，AI 在销售线索营销中的应用主要体现在客户画像构建、潜客孵化、MQL 甄别、个性化内容产出等方面。此外，AI 还通过行为数据跟踪辅助销售精准跟进，优化营销策略，实现客户分级和差异化触达，以及销售线索的自动化管理，全面提升销售线索营销的效率和效果。 《》 《》 《》 《》 《》 2024 年 10 月 14 日： 联合国教科文组织：《 《》 美国国际开发署（USAID）：《》 艾瑞咨询：《》 《》（中英双语） 华为：《》 展望 2025，AI 行业创新机会： ToB 服务于企业或组织，提升整体运营效率；ToP 则针对内容创作者、技术专家等专业用户，提高个人工作效率和专业能力。 ToB 嵌入企业流程，如销售和供应链管理；ToP 聚焦个人工作流程，如内容创作和数据分析。 ToB 依赖定制化开发和长期客户支持，销售周期较长；ToP 通常采用产品驱动增长（PLG）的策略，销售周期较短。 ToB 定价灵活，与企业规模相关；ToP 多为透明的订阅或一次性购买。 ToB 复杂度高，需专业培训；ToP 注重易用性，支持需求较低。 在 AI 应用的 ToB 方向，峰瑞投资了 Brix、时来智能等企业。Brix 面向北美和欧洲企业，提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent，Brix 触达全球约 2000 万以上的人才，自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程，帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理，为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。时来智能，则是通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。他们基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果。时来的 AI Agent 营销系统能帮助门店提升 50%100%的营销转化效果，以及相应提升平均 1520%的营业额。 当前，ToC AI 应用在美颜修图、游戏、教育、娱乐等方向已形成一定用户规模。然而，这些应用距离实现大规模商业化仍有距离，同时面临同质化竞争，以及来自行业现有头部公司的压力。

以下是关于 prompt 的相关知识： 1. 提示简介：提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。例如：“用户：为什么天空是蓝色的？”Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。对我们来说，天空呈现蓝色是由于大气分子散射来自太阳的光线。较短波长的光（蓝色）比较长波长的光（如红色和黄色）更容易散射，因此当我们抬头望天空时，看到的是散射的蓝色光线。这被称为瑞利散射。天空的颜色会随着太阳角度和空气中灰尘/水的含量等条件而变化，但在白天晴朗的天空中，蓝色光波长最负责我们所感知的颜色。 2. 提示工程：提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的上下文中一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代和上下文理解。提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，它们是提示工程的一部分。提示工程是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。 3. 头脑风暴常用的 20 个 prompt： Brainwriting Prompt:“Let's brainstorm ideas forby writing down as many ideas as you can,then I can build on them with related ideas.Structure your answer using markdown.” Reverse Brainstorming Prompt:“We will use reverse brainstorming for coming up with intentionally bad ideas can spark creativity and lead us in new directions.” Mind Mapping Prompt:“Please create a complete mind map forstarting with a central concept and expanding outward with connected branches of related ideas.” Assumptions Prompt:“List your assumptions about.Then,how can you challenge those assumptions to come up with innovative ideas?Describe your journey.” SWOT Analysis Prompt:“Let's do a SWOT analysis onconsidering internal strengths/weaknesses and external opportunities/threats.Then write a conclusion to summarize.” SCAMPER Prompt:“Use the SCAMPER checklist to ideate on.How can we substitute,combine,adapt,modify,put to other uses,eliminate,or reverse?Detail your answers.” Six Thinking Hats Prompt:“Use the Six Hats method:the red hat is optimistic,the black hat looks at negatives,etc.Ideate onfrom different mindset angles.” Worst Possible Idea Prompt:“Brainstorm intentionally terrible ideas forto get the creative juices flowing in new directions.Expand on your answers a little,explaining why these ideas are bad.” Trigger Words Prompt:“Here are some random words:?” Questioning Prompt:“Generate questions about,like who,what,when,where,why,how?Turn the questions into ideas.” Rolestorm

以下是一些常见的数字人生成工具： 1. HeyGen：这是一个 AI 驱动的平台，能够创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。 2. Synthesia：这是一个 AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并实现语音和口型同步。支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。 此外，还有以下从文本生成 3D 数字人的工具： 1. MakeACharacter：可自定义面部特征，生成逼真 3D 角色。基于真实人类扫描数据，使用 Unreal Engine 渲染。支持中英文提示，兼容多个行业应用。 2. Rodin Gen1：拥有 1.5B 参数，可实现 3Dto3D 生成。能生成 3D 模型及物理基础渲染材质，支持 3D LoRA 技术，类似于 Stable Diffusion。 3. Skybox AI 0.9 版本：可以从文本提示或草图生成 360 度 3D 世界。使用 NeRF 技术，增强图像的空间深度和真实感，提供不同分辨率的 3D 网格下载。 在生成数字人时，还可以通过以下操作增加字幕：点击文本智能字幕识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。完成后点击右上角的“导出”按钮，导出视频以作备用。如果希望数字人换成自己希望的面孔，则需要用另一个工具来进行换脸。 请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42

以下几种 AI 在数学模型搭建与计算方面表现较为出色： 1. Llama 3.1：是迄今为止最大版本，在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡。 2. AlphaGeometry：在奥林匹克级几何问题基准测试中表现出色，解决了 30 题中的 25 题，接近人类国际数学奥林匹克金牌得主的表现。 3. 由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的中国模型：在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现尤为出色，且中国模型更能优先考虑计算效率。 4. MathGLM 系列模型： MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，结果显著超越 GPT4。 MathGLMLarge：采用不同变体作为骨干来训练，赋予其基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。 大型语言模型处理数学计算的一些解决办法包括： 1. 引入编程插件：将数学问题转化为编程问题，并引入编程插件来处理。 2. 教会模型数学法则：教导语言模型数学计算的规则。 3. 标准化自然数加法计算 prompt 模板：创建标准模板，使语言模型按预定义规则和步骤执行加法计算。 4. 结合图像模型：对于涉及空间概念的数学问题，结合图像模型辅助处理。 5. 提供充足的语料和样本：为语言模型提供充足的数学计算样本和语料，让模型从中学习并改进数学计算能力。

在 AI 工具方面，中国与美国存在一定差距。 从访问量最大的 AI 工具及流量行为来看，在分析的前 50 名人工智能工具的地理行为方面，中国排名第 47 位。美国稳居第一，在研究的 12 个月里，美国人工智能行业的访问量达到了 55 亿次，占总流量的 22.62%。尽管美国人口少于中国和印度，但美国拥有价值超过 1.8 万亿美元的全球领先科技市场。 不过，在 2024 年，国内涌现出类似可灵、即梦、智谱清影等一系列 AI 生成视频工具，其生成结果甚至远超国外。但需要注意的是，某些报告中对于中国的 AI 生成图、生成视频的工具未展开详细说明，不能仅据此就认为中国在该功能的 AI 工具上落后于国外。