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runway的开发公司

Answer

Runway 是由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司开发的。其在 2023 年初推出的 Gen-2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型。目前 Runway 支持在网页（https://runwayml.com/ ）、iOS 访问，网页端目前支持 125 积分的免费试用额度（可生成约 105s 视频），iOS 则有 200 多，两端额度貌似并不同步。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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AI视频生成(下) | 20个产品推荐及实践教学

该产品年初在互联网爆火，泥塑人物的风格化视频想必大家都不陌生：Runway由一家总部位于旧金山的AI创业公司制作，其在2023年初推出的Gen-2代表了当前AI视频领域最前沿的模型。能够通过文字、图片等方式生成4s左右的视频。Runway致力于专业视频剪辑领域的AI体验，同时也在扩展图片AI领域的能力。目前Runway支持在网页、iOS访问，网页端目前支持125积分的免费试用额度(可生成约105s视频)，iOS则有200多，两端额度貌似并不同步，想要更多试用次数的朋友可以下载iOS版本。官方网站：https://runwayml.com/[heading4]Gen-1和Gen-2的区别和使用方法[content]Gen-1Gen-1的主要能力有：视频生视频（Video 2 Video）、视频风格化、故事版（将实体模型风格化）、遮罩等其中，仅支持视频生视频是Gen-1和Gen-2的最大差异。Gen-1使用流程:Gen-1能力介绍：https://research.runwayml.com/gen1Gen-1参数设置:https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/15161225169171也可以看这个视频学习Gen-1的详细设置方式：https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc

AIGC Weekly #82

Sam自助的开放问题调研机构openresearch发布了一份规模非常庞大的UBI（无条件现金）调研报告。对确立后AI时代全民收入分配很有借鉴意义。报告涉及UBI对就业、健康、创业、主观能动性、人口迁移等多方面的影响：就业：受赠者比对照组参与者更不可能就业。受赠者平均每周工作时间比对照组参与者少1.3小时。健康：受赠者更愿意去治疗和检查，去年住院人数增加了26%，去年急诊室（ED）就诊的概率增加了10％。创业：受赠者表现出对创业的兴趣增加，并更有可能具备创业思维。拥有创业点子的可能性增加了3%。能动性：无条件现金对未来预算和规划、追求进一步教育以及对创业的兴趣产生了积极而显著的影响。迁移：受赠人对搬迁更感兴趣，并采取了行动寻找新住房，特别是在转移的最后一年。据404 Media获得的一份大规模内部训练数据表格显示,市值数十亿美元的公司Runway开发的一款备受赞誉的AI视频生成工具,在训练过程中秘密使用了数千个来自知名YouTube创作者和品牌的视频,以及未经授权的电影内容。泄露这个消息的内部人士还给出了这些youtube频道的详细内容。今年6月,当科技新闻网站Techcrunch询问Runway联合创始人Anastasis Germanidis关于Gen-3训练数据的来源时,Germanidis并未透露具体细节。他对Techcrunch表示:"我们有专门的内部研究团队负责监督所有训练过程,我们使用经过精心筛选的内部数据集来训练我们的模型。"

1.5 AI 视频

|网站名|网址|费用|优势/劣势|教程||-|-|-|-|-||Runway|https://runwayml.com||有网页有app方便|[工具教程：Runway Gen-3](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Eun9wqDgii1Q7GkoUvCczYjln7r)||即梦|https://dreamina.jianying.com/|剪映旗下|生成3秒，动作幅度有很大升级，最新S模型，P模型|[工具教程：Dreamina即梦](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AxZuwUQmEipTUEkonVScdWxKnWd)||Minimax海螺AI|https://hailuoai.video/||非常听话，语义理解能力非常强|[视频模型：MiniMax海螺AI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/F8dnw521kixl8tkJLHYc6YEsnlh)||Kling|kling.kuaishou.com||支持运动笔刷，1.5模型可以直出1080P30帧视频|[视频模型：可灵](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GevKwyEt1i4SUVk0q2JcqQFtnRd)||Vidu|https://www.vidu.studio/|||[视频模型：Vidu](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AL93whR9RiAVmekqyflcBkfpn5b)||haiper|https://app.haiper.ai/|||||Pika|https://pika.art/||可控性强，可以对嘴型，可配音|[工具教程：Pika](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/V150wUonIiHafQkb8hzcO1E5nCe)<br>[群友分享入门教程](https://mp.weixin.qq.com/s/maLCP_KLqZwuAxKd2US_RQ)||智谱清影|https://chatglm.cn/video||开源了，可以自己部署cogvideo|[工具教程：清影](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PxKiwpqe2iTk0HkYJz6cYclAnjf)||PixVerse|https://pixverse.ai/||人少不怎么排队，还有换脸功能|[工具教程：Pixverse](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LPuqwx3kuiTMfIkXDPDckosDndc)||通义万相|https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/||大幅度运动很强|[通义万相2.1视频/图像模型新升级](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Luz9woG7UikHe3kxvdpcXEAcneh)||luma|https://lumalabs.ai/|||[视频模型：luma Dream Machine](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EOCmw4SMhiEMMBkvNePcz1Jxntd)|

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runway属于什么ai能力类型
Runway 是一家总部位于旧金山的 AI 创业公司推出的产品。 在 AI 能力类型方面： 年初爆火，其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能够通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频。 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化。 致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。 11 月 25 日发布新图像生成模型 Frames，专注打造特定美学和视觉氛围，支持细粒度控制“外观、感觉和氛围”，强调“世界构建”，可设计完整的视觉世界，包括场景、氛围、情感等，提供全面的视觉叙事支持。 目前 Runway 支持在网页、iOS 访问，网页端目前支持 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 则有 200 多，两端额度貌似并不同步。官方网站：https://runwayml.com/
2025-04-15
runway的能力类型，核心功能
Runway 的能力类型和核心功能包括以下方面： 在 Gen2 模型上推出了较多细节控制能力，并且支持精细数值调节，是当下 AI 视频生成产品中可控性最强的产品。 多笔刷控制局部运动：支持最多 5 个笔刷控制，包括物体运动方向、运动曲线调节。调高 Ambient，笔刷绘制区域物体的运动将和周边环境产生更多关联，并加大运动幅度。 相机控制：支持水平/垂直平移，水平/垂直翻转，镜头缩放/旋转。 Lip Sync Video：支持文本转 TTS 音频、音频文件换音，还有上半年大火的 Lip sync video 对口型能力。 不论是工具栏中不断丰富的音频、视频处理能力，还是 Runway Watch 栏目中的优秀合作案例，都能看出 Runway 一直坚定得在影视制作方向发展。未来若能打通 AI 生成和视频剪辑能力，Runway 未来将对影视制作起到至关重要的作用，成为视频领域必不可少的重要工具。
2025-04-15
stable diffusion是runway和goole联合开的吗
Stable Diffusion（简称 SD）不是由 Runway 和 Google 联合开发的，而是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。 Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中根据文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。 围绕 Stable Diffusion 等基础模型的兴奋和关注正在产生惊人的估值，但新研究的不断涌现确保新模型将随着新技术的完善而更替。目前，这些模型在法律方面也面临挑战，例如其训练所使用的大量内容数据集通常是通过爬取互联网本身获得的，这可能会引发法律问题。
2025-04-15
Runway
以下是关于 Runway 的详细介绍： 网页：https://runwayml.com/ 注册： 零门槛注册，在右上角 Sign Up 处输入邮箱与基础信息，完成邮箱验证即可。新注册用户会有 125 个积分进行免费创作（约为 100s 的基础 AI）。 生成第一个视频的步骤： 1. 选择左侧工具栏“生成视频”。 2. 选择“文字/图片生成视频”。 3. 将图片拖入框内。 4. 选择一个动画系数。 5. 点击生成 4 秒视频。 6. 下载视频。 优势： 1. 拥有强大的底层模型，能够理解复杂的视频生成需求，并转化为高质量的视频输出。 2. 生成的视频质量高，画面清晰、动作流畅、内容连贯，能满足普通用户需求，也为专业创作者提供支持。 3. 团队持续进行技术迭代和更新，保持在视频 AI 技术前沿，提供最新、最强大的功能。 存在的问题： 1. 共用账号或生成特别好的视频时，生成队列相对较短，使用高峰期可能需等待一段时间才能开始新的视频生成任务。 2. 某些时段生成速度可能变慢，影响用户使用体验，尤其对需快速生成视频的用户。 此外，11 月 25 日的 Xiaohu.AI 日报提到 Runway 发布新图像生成模型 Frames，专注打造特定美学和视觉氛围，支持细粒度控制“外观、感觉和氛围”，强调“世界构建”，可设计完整的视觉世界，包括场景、氛围、情感等，提供全面的视觉叙事支持，帮助用户创建统一风格、独特审美的艺术世界，适配故事或项目需求。详细介绍：
2025-03-24
注册runway账号技巧
以下是注册 Runway 账号的技巧： 1. 访问 Runway 网页：https://runwayml.com/ 。 2. 在网页右上角点击“Sign Up”进行注册。 3. 输入邮箱与基础信息，并完成邮箱验证，即可完成注册。 4. 新注册用户会有 125 个积分进行免费创作（约为 100s 的基础 AI），您可以选择“Try For Free”模式。 此外，在使用 Runway 生成视频时： 1. 选择左侧工具栏“Generate videos”（生成视频）。 2. 选择“Text/Image to Video”（文字/图片生成视频）。 3. 将图片拖入框内。 4. 选择一个动画系数。 5. 点击生成 4 秒或 5 秒、10 秒（时长越长，生成的效果可能越不稳定）的视频。 6. 下载视频。 在制作视频时，以汽车内饰片段为例： 1. 登录 Runway 账户后，在首页的左侧点击“Text/Imagine to Video”（文生视频/图生视频）。 2. 点击 2 处将汽车内饰的图片上传到 Runway 中。 3. 1 处可以更改生成图片所用到的大模型版本，数字越大代表模型越强。目前只有 Gen2 每天有免费额度。 4. 3 处用于输入提示词。 5. 4 处可以修改生成的视频时长。 6. 5 处可以看到生成的结果。 提示词方框中输入的运镜方式“Roll Clockwise Shot slowly”是摄像机围绕垂直轴顺时针旋转，常用于创造动态的、有时令人眩晕的视觉效果。不想动脑的话，每个片段的运镜方式根据分镜表的建议来即可。运镜提示词可参照： 。Runway 对于这些专有的运镜方式理解得很好。其他的提示词可以不填，先看看效果，如果效果不好，再补充简短的提示词重新生成视频。很多时候提示词过多，生成的视频就很怪异。改变提示词，改变生成时长，多抽卡几次，毕竟 Runway 会员可以无限抽卡。
2025-03-17
runway注册
以下是关于 Runway 注册的详细步骤： 1. 打开 Runway 网页：https://runwayml.com/ 。 2. 在网页右上角点击“Sign Up”进行注册。 3. 输入邮箱与基础信息，完成邮箱验证，即可完成注册。 新注册用户会有 125 个积分进行免费创作（约为 100s 的基础 AI）。 此外，Runway 还支持以下操作来生成视频： 1. 选择左侧工具栏“Generate videos”（生成视频）。 2. 选择“Text/Image to Video”（文字/图片生成视频）。 3. 将图片拖入框内。 4. 选择一个动画系数。 5. 点击生成 4 秒视频。 6. 下载视频。
2025-03-17
stable video diffusion开发
以下是关于 Stable Video Diffusion 开发的相关信息： SVD 介绍： 简介：Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型，用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。它支持多种功能，用户可调整多种参数，但对硬件要求较高，支持的图片尺寸较小，应用场景受限。 模型版本：开源了两种图生视频的模型，一种能生成 14 帧的 SVD，另一种是可以生成 25 帧的 SVDXL，发布时通过外部评估超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 主要贡献：提出系统的数据管理工作流程，将大量未经管理的视频集合转变为高质量数据集；训练出性能优于现有模型的文本到视频和图像到视频模型；通过特定领域实验探索模型中运动和 3D 理解的强先验，预训练的视频扩散模型可转变为强大的多视图生成器，有助于克服 3D 领域数据稀缺问题。 部署实战避坑指南： 直接使用百度网盘里准备好的资源，可规避 90%的坑。 若一直报显存溢出问题，可调低帧数或增加 novram 启动参数。 云部署实战中，基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt，需放到指定路径下。 总结： Sora 发布后，此前的视频生成模型相形见绌，但 Stable Video Diffusion 作为开源项目可在自己机器上自由创作无需充值。SVD 生成的视频画质清晰，帧与帧过渡自然，能解决背景闪烁和人物一致性问题，虽目前最多生成 4 秒视频，与 Sora 的 60 秒差距大，但在不断迭代。我们会持续关注其技术及前沿视频生成技术，尝试不同部署微调方式，介绍更多技术模型，更多精彩内容后续放出。 同时，您还可以加入「AIGCmagic 社区」群聊交流讨论，涉及 AI 视频、AI 绘画、Sora 技术拆解、数字人、多模态、大模型、传统深度学习、自动驾驶等多个方向，可私信或添加微信号：【m_aigc2022】，备注不同方向邀请入群。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中，将一段文本输入到模型中，经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片；图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。
2025-04-15
对于用cursor来开发，有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容： 在 prompt 方面，Devin 有一个特别有帮助的文档（https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting），它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效，比如明确定义成功的标准，如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中，会发现 Cursor 变得聪明很多，能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具，Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库，在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码，生成结果更精确。例如，使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果，调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词，针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题，可选择不同的.cursorrules 文件，还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外，还有一个提示语小技巧，给已有的提示语追加上特定规则，可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语，回复转换成中文，或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
我是一个前端开发人员，在工作中，我可以使用哪些ai工具提效
以下是一些适合前端开发人员在工作中提效的 AI 工具： 1. 辅助编程工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：Sourcegraph 推出的代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium：通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同，可根据需求选择。 2. 测试用例生成：AI 在生成测试用例方面具有显著优势，能自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写时间和成本。通过合理应用 AI 工具，可提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 3. 网页原型图生成工具： 即时设计：https://js.design/ ，可在线使用的「专业 UI 设计工具」，注重云端文件管理和团队协作。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix： ，用户友好，无需编码知识即可创建和自定义网站，提供广泛模板和设计选择，以及多种功能。 Dora：https://www.dora.run/ ，通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画生成强大网站。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-14
我要根据PPT开发一个网页，请详细提供操作步骤和选择哪一个AI工具更合适。
以下是根据 PPT 开发网页的详细操作步骤以及适用的 AI 工具： 一、生成 PDF 1. 将您的文件转换为 PDF 格式，其他文件格式也可行，但 PDF 效果更佳。 2. 若希望在文章中加入图片，需将图片转换为 Markdown 格式。 网络图片：直接复制图片的 URL，右键图片选择复制 URL，然后用 Markdown 格式写入文档。 自己的图片：使用图床服务（如 https://sm.ms/）托管图片，生成公链。 3. 插入视频：先将本地视频上传到公网（如 B 站），在视频页面寻找“分享”按钮，点击“嵌入”或“嵌入代码”选项获取 URL，用 Markdown 格式写入。 二、适用的 AI 工具 1. 爱设计 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 输入大纲和要点： 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 2. MindShow 网址：https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点： 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 3. Process ON 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制（相对耗时） 导入方式：复制最终大纲内容到本地 txt 文件，将后缀改为.md（若看不见后缀可自行搜索开启），打开 Xmind 软件导入 md 文件，在 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版再点击下载。若喜欢使用且无会员，可在某宝买一天会员。
2025-04-13
运用ai，生成每日自动推送到飞书消息的 公司文化日报，包含日历 天气 新闻 内部规划 事项
要运用 AI 生成每日自动推送到飞书消息的公司文化日报，包含日历、天气、新闻、内部规划和事项，您可以考虑以下步骤： 首先，需要确定获取日历、天气、新闻、内部规划和事项等信息的数据源。对于日历，可以使用在线日历服务的 API 来获取相关数据；天气信息可以从专业的气象数据提供商获取；新闻可以通过新闻聚合 API 或者与特定的新闻机构合作获取；内部规划和事项则需要从公司内部的管理系统或数据库中提取。 然后，选择适合的 AI 技术和工具。例如，可以使用自然语言处理技术来对获取到的数据进行处理和整合，生成易于阅读和理解的文本内容。 在生成日报的过程中，要注意格式的规范和统一，使其具有良好的可读性。同时，可以根据公司的文化特点和需求，对内容进行个性化的定制和优化。 另外，为了确保推送的准确性和及时性，需要建立有效的监控和反馈机制，及时发现并解决可能出现的问题。 希望以上建议对您有所帮助。
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
公司给我了一个调研作业，收集 市场上其它公司在agent业务变革上的优秀实践
很抱歉，目前没有关于市场上其他公司在 agent 业务变革方面优秀实践的相关内容。建议您通过以下途径进行收集和调研： 1. 行业报告和研究机构发布的分析：这些通常会涵盖多个公司在特定领域的实践和趋势。 2. 专业的行业论坛和社区：与同行交流，获取他们的经验和见解。 3. 公司的官方网站和公开资料：了解其业务变革的介绍和相关案例分享。 4. 新闻媒体报道：关注相关的商业新闻，获取最新的动态和实践案例。
2025-03-31