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有关国产大模型介绍及对比

Answer

以下是关于国产大模型的介绍及对比：

过去一年，国内大模型取得了显著进步。综合能力超过 GPT 3.5 和 Gemini-Pro 的国产模型有 11 个，如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 和 Qwen 72B-Chat、OPPO 的 AndesGPT、清华&智谱 AI 的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等。在 SuperCLUE 测评中，国外模型平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距约 4 分，且国内外平均水平差距在缩小。

国内开源模型在中文上表现优于国外开源模型，如百川智能的 Baichuan2-13B-Chat、阿里云的 Qwen-72B、Yi-34B-Chat 均优于 Llama2-13B-Chat。国内大模型竞争格局方面，从国内 TOP19 大模型的数量来看，创业公司和大厂的占比几乎持平。

此外，还有针对国产大模型的测评机制，包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等方面进行多轮测评。

国外的代表性大模型如 GPT4 的不同版本、Claude2、Llama2 有较好的稳定性表现。国内开源模型总体表现较好，成绩最好的开源模型在中文某些场景或任务上接近 GPT 4，大版本的模型通常优于中小版本，众多创业公司是开源模型的主力。

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References

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

必须看到的是，过去1年国内大模型已经有了长足的进步。综合能力超过G P T 3.5和Gemini-Pro的模型有11个，比如百度的文心一言4.0、阿里云的通义千问2.0和Qw e n 72B-Chat、OPPO的AndesGPT、清华&智谱AI的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等都有比较好的表现。•在SuperCLUE测评中，国外模型的平均成绩为69.42分，国内模型平均成绩为65.95分，差距在4分左右。另外国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型，如百川智能的Baichuan2-13B-Chat、阿里云的Qwen-72B、Yi-34B-Cha t均优于Llama2-13B-Chat。•可以看出，国内外的平均水平差距在缩小，11月差距在10分左右。国内大模型竞争格局国内大模型综合表现-SuperCLUE创业公司(9)vs大厂(10)通过SuperCLUE测评结果发现，国内大模型的第一梯队有了更多新的模型加入。头部模型如文心一言4.0、通义千问2.0引领国内大模型的研发进度，部分高质量大模型紧追不舍，分别在闭源应用和开源生态中形成自己独特的优势。创业公司大厂•从国内TOP19大模型的数量来看，创业公司和大厂的占比几乎持平。大厂和创业公司平均成绩对比大厂平均69.42

小七姐：文心一言4.0、智谱清言、KimiChat 小样本测评

测评三家国产大模型，以同组提示词下ChatGPT 4.0生成的内容做对标参照[智谱清言](https://chatglm.cn/main/detail)[文心一言4.0](https://yiyan.baidu.com/)[Kimi Chat](https://kimi.moonshot.cn/chat/)[heading3]二、能力考量[content]复杂提示词理解和执行（结构化提示词）推理能力（CoT表现）文本生成能力（写作要求执行）提示词设计能力（让模型设计提示词）长文本归纳总结能力（论文阅读）[heading3]三、测评轮次[heading4]第一轮：复杂提示词理解和执行[content]1.任务一：Markdown+英文title提示词测试，1个任务4个模型（4次）2.任务二：Markdown+中文title提示词测试，1个任务4个模型（4次）3.任务三：中文title+自然段落提示词测试，1个任务4个模型（4次）[heading4]第二轮：推理能力（CoT表现）[content]逐步推理任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）[heading4]第三轮：文本生成能力（写作要求执行）[content]根据提示词生成文本任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）[heading4]第四轮：提示词设计能力（让模型设计提示词）[content]按提示词要求生成提示词，逐步推理任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）[heading4]第五轮：长文本归纳总结能力（论文阅读）[content]按提供的长文本（上传或在线）进行归纳总结，逐步推理任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

值得关注的是，在本次测评中，国外的代表性大模型如GPT4的不同版本、Claude2、Llama2都很好的稳定性表现，值得国内大模型进一步分析研究。注：计算分值为模型的OPEN分与OPT分值的差值，用以观察模型在主观题和客观题上的不同表现。开源竞争格局开源现状开源模型对比国外代表模型1.国内开源模型现状总体上国内开源模型表现较好，成绩最好的开源模型在中文的某些场景或任务上接近GPT 4，其中Qwe n 72B-Cha t和Yi-34B-Cha t总分上已经超过GPT3.5，Baichuan2-13B-Chat也有接近GPT3.5的表现。2.不同大小（参数量）效果差异总体上大版本（如34B）的模型优于中小版本(13B、6B)的开源模型，更大的版本（如72B）的模型表现要更好。开源模型的发展也从最开始的6B，到13B，到现在更大的34B、72B的开源模型。3.谁在主导开源虽然也有少量大厂（阿里云）参与，但众多的创业公司是开源模型的主力，如智谱AI、百川智能、零一万物和元象科技。第4部分SuperCLUE2.0升级：行业及专项测评基准SuperCLUE2.0升级：行业及专项大模型测评基准

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国产ai中，哪个可以把平面产品图处理成3d产品视频
以下是一些国产 AI 可以将平面产品图处理成 3D 产品视频的相关信息： 即梦：在平面设计稿转 3D 这一环节，可以在即梦图片生成界面中导入参考图，参考选项为参考轮廓边缘，生图模型选择图片 2.0，输入包含角色、细节描述、场景、风格材质等的提示词，生成图片，经过多次生成并选择高清放大。 但需要注意的是，不同的 AI 在处理效果和适用场景上可能会有所差异，您可以根据具体需求进行选择和尝试。
2025-03-25
国产的ai工具有哪些
以下是一些国产的 AI 工具： 图像类： 可灵：由快手团队开发，可生成高质量的图像和视频，但价格相对较高，重度用户年费可达几千元，轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁，用户友好度高，目前免费，每天签到获取灵感值即可，但在某些方面存在局限性。 思维导图类： GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn：国内的思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 TreeMind：输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括头脑风暴功能。 其他类： 传音智库：公司内部的 AI 平台，功能类似于 Poe，仅内网可访问，可用 kimi 替代。 Kimichat：https://kimi.moonshot.cn/ 秘塔 AI：https://metaso.cn/
2025-03-18
国产编码类AI
以下是一些国产的编码类 AI 产品： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，提高编程效率。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，具备行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. 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，可提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高效率和准确性。 此外，字节最新发布的 AI 编程工具 Trae 的 Windows 版也已发布，具有以下特点： 1. 全中文界面，跨平台支持，包括 Windows 和 MacOS 系统，操作界面简洁直观，易于上手。 2. 内置 Claude3.5 和 GPT4o 两大顶尖 AI 模型，完全免费且不限使用次数。 3. 零门槛智能开发，不懂编程也能通过中文对话让 AI 生成所需代码，并自动识别和解决代码错误。 字节的 Trae 目前处于公测阶段，完全免费。它同时支持豆包 1.5 Pro 和 Deepseek R1、V3 等模型。虽然在处理复杂业务时可能不如 Cursor，但为不懂技术的人提供了新选择，有望实现一人搞定业务、产品、设计、开发、运维等全流程。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。
2025-03-16
能够生成AI视频的免费国产软件有哪些？
以下是一些能够生成 AI 视频的免费国产软件： 1. Hidreamai：有免费额度，网址为 https://hidreamai.com//AiVideo 。支持文生视频、图生视频，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。 2. ETNA：网址为 https://etna.7volcanoes.com/ 。这是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，能根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps，支持中文和时空理解。 3. 可灵：网址为 https://klingai.kuaishou.com/ 。在 AI 视频生成领域表现出色，生成的视频质量高，生成速度快，对国内用户的可访问性强。支持文生视频、图生视频，提示词可使用中文，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持多种尺寸。 4. Dreamina：处于国内内测阶段，有免费额度，网址为 https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 。支持文生视频、图生视频、视频生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持多种控制和尺寸选择，默认生成 3s 的视频。
2025-03-08
国产AGI进程到哪了
2023 年之前，国内 AI 行业自认为和美国差距不大，但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知，OpenAI 直接拉开了 2 年的技术差距。上半年国内坚信靠资金和卡能实现“大炼钢铁”，许多大厂和创业公司都想创造国产 AGI，但下半年发现不容易后纷纷转向“垂直应用”“商业化”，不再提 AGI。目前国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 还有不小差距。百度的“文心 4.0”和即将发布的阿里的“通义千问”是国内较好的模型。 2024 年，国内多家厂商竞相推出新型推理模型，AI 与数学结合被视为实现 AGI 的关键。在这一年，AI 音频能力有长足进展，“全真 AI 颜值网红”出现，游戏 AI NPC 有里程碑式进展，AI 男/女朋友聊天基本成熟，实时生成的内容开始在社交媒体和广告中出现，AI Agent 有明确进展，可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代。但同时，AI 造成的一些问题也开始进入公众视野，AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。预计到 2025 2027 年，AI 相关技术还会有更多突破和发展，同时也会带来更多社会问题。
2025-03-06
国产的图片转视频的ai软件有哪些
以下是一些国产的图片转视频的 AI 软件： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 6. 可灵：由快手团队开发的 AI 应用，主要用于生成高质量的图像和视频，但价格相对较高。 7. 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，多种艺术和图像风格可选，操作界面简洁直观，用户友好度高，重点是现在免费，每天签到获取灵感值即可，但存在一定局限性，如某些类型的图像可能无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色等。 更多的相关网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-05
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
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
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
rag介绍
RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点： 1. LLM 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，受限于训练数据和学习方式，对长尾知识的接受能力不高。 2. LLM 的知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. LLM 的输出难以解释和验证，存在内容黑盒、不可控以及受幻觉等问题干扰的情况。 4. LLM 容易泄露隐私训练数据。 5. LLM 的规模大，训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本，新知识存储在数据库即可，无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问，从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt（提示词）中，提交给大模型，此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。
2025-04-14
介绍下即梦3.0的模型，为什么很多人说它好用
即梦 3.0 模型具有以下显著特点，这也是很多人认为它好用的原因： 1. 超真实： 质感提升：图片不再有磨皮过度的“假脸感”、“油腻感”，皮肤纹理、物品材质更自然。 情绪到位：人物表情不再僵硬或眼神空洞，能表现出更细腻、更有感染力的情绪，如开心、严肃、沮丧落泪等。 2. 超高清：默认能生成 1K 分辨率图片，还支持到 2K，画面更清晰，结构更准确。 3. 超专业： 影像大师：能更精准地理解电影类型（如恐怖片、爱情片、公路片）和镜头语言（如大特写、鱼眼镜头、俯视视角）。 动漫高手：动漫风格更多元（日漫、国漫、皮克斯风等），细节更丰富，色彩更统一，告别“抠图感”。 文字设计：不仅能准确生成大字、小字，还支持超多字体（细体、粗体、可爱体、毛笔字、涂鸦体等），排版更专业、更有设计感。 4. 超智能：能更好地理解自然语言描述，简单的指令也能出好图，支持“一句话 P 图”的自然语言编辑能力。 此外，即梦 3.0 在文字处理方面表现出色，不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度，还大幅解决了小字的稳定性问题。相比之下，在中文场景中，其他模型可能存在一些局限性，如 GPT4o 可能存在不识别某些中文字、难以生成特别设计感的字体等问题。而即梦 3.0 作为中文 AI 绘图模型，在中文的表现性上对国内用户更有用且友好。
2025-04-14
waytoagi 简单介绍
“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台： 旨在为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 其品牌 VI 融合了独特的设计元素： 选择彩虹色作为主要的配色方案，代表多样性、包容性和创新。 标志性图案是一只鹿，与“路”谐音，象征着通往 AGI 未来的道路，寓意优雅与智慧。 选用简洁现代的非衬线字体，强调信息传达的清晰度和直接性。 此外，WaytoAGI 里有个离谱村： 是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。 参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的离谱村，是灵魂的避风港，激励着每一个生命体发挥其无限的想象力，创造属于自己的独特生活方式。 如果您对 AI 学习感兴趣，加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里，您可以获取最新的 AI 知识，参与实践活动，与志同道合的学习者共同成长。
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