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招聘決策新變革：判斷型 AI 的應用與價值 招聘季來臨，海量簡歷與轉瞬即逝的優秀候選人，讓招聘工作的速度與精準度面臨雙重考驗。傳統招聘中逐份翻閲簡歷、手動安排面試、協調面試官時間等模式，已難以適配當下高效招聘的需求。 判斷型 AI 的出現，推動招聘決策實現終極進化。近嶼智能的 AI 得賢招聘官作為其中典範，並非簡單的輔助工具，而是具備獨立判斷能力的招聘專家，已服務西門子中國、太平保險、中廣核
昵称 愛跑步的香蕉_cKtiNz
6月15日，羅永浩數字人和搭檔朱蕭木數字人正式亮相 “6・18” 專場直播間。 在數字人發展的早期，消費者只需要1分鐘或者幾分鐘就能發現是數字人在直播。如今，走進羅永浩的直播間，已經很難辨別是真人還是數字人在鏡頭前直播。 這場時長7個小時的羅永浩數字人直播，吸引了超過1300萬人次的圍觀。開播26分鐘，直播間的GMV就超過了羅永浩真人直播1小時的帶貨金額，整場直播最終GMV突破5500萬元，超越了
昵称 青否Ai
4月16日晚6點18分，劉強東準時出現在京東家電家居採銷直播間和京東超市採銷直播間。不過，此次出鏡帶貨的並非劉強東本人，而是其數字虛擬人分身“採銷東哥”。開播不足半小時，兩大直播間就吸引了超1000萬次觀看。 相較於其他數字人虛擬主播，AI數字人“採銷東哥”較為流暢的數字人小動作、語音播報，收穫了不少人的支持。從實時評論互動來看，直播間內搶券、下單者不少。不過，也有觀眾質疑AI缺乏互動，僅是機械讀
昵称 青否Ai
在現代集成電路（IC）設計中，“物理實現”是從邏輯構想到可製造佈局的重要橋樑。在這一階段，設計不僅要“看得見”，更要“用得好”。今天，就讓我們一起探索這一關鍵環節的奧秘。 1、起點：從邏輯到芯片的“落地” 物理實現，就是將經過綜合與驗證的邏輯設計轉換為符合製造規則、滿足性能和功耗要求的物理佈局——也就是IC的版圖，它關乎整體性能、功耗和可製造性。 2、五大關鍵挑戰，逐一攻克 時序收斂（
昵称 星星上的柳樹
頭部 IP 數字化：李佳琦、劉強東的 “分身” 突圍（青否數字人源頭v：zhibo175） 美 ONE 首次測試數字人直播，填補真人主播時段空缺，通過 AI 數據分析優化話術，覆蓋更多用户諮詢；京東 “採銷東哥” 數字人還原宿遷口音與標誌性動作，首秀觀看量超 2000 萬，帶動京東超市低價策略高效傳播。 中小商家普惠：低成本實現 “千人千面”， 618 期間短視頻播放量增長 300%，單條獲客成
昵称 青否Ai
10月22-23日，天潤融通AI訓練師精英計劃AI Agent實戰營第四期在北京圓滿收官，吸引了來自消費品零售、互聯網、軟件信息服務、汽車、工業製造、大健康等多個行業的80餘位精英學員。學員們在理論學習與實操演練中，掌握AI Agent搭建技能與業務落地，完成了從理念認知到實踐應用的全面進階。 在AI浪潮重塑產業格局的今天，企業正迎來從“人口紅利”向“AI紅利”轉變
昵称 天潤融通科技
10月22-23日，天潤融通AI訓練師精英計劃AI Agent實戰營第四期在北京圓滿收官，吸引了來自消費品零售、互聯網、軟件信息服務、汽車、工業製造、大健康等多個行業的80餘位精英學員。學員們在理論學習與實操演練中，掌握AI Agent搭建技能與業務落地，完成了從理念認知到實踐應用的全面進階。 在AI浪潮重塑產業格局的今天，企業正迎來從“人口紅利”向“AI紅利”轉變
昵称 天潤融通科技
在快速迭代的軟件開發週期中，測試環節往往成為交付瓶頸。傳統自動化測試需要大量編碼工作，維護成本高昂，讓許多團隊望而卻步。 現在，通過Dify的可視化工作流，即使是測試新手也能快速構建專業的自動化測試體系，實現真正的“開箱即用”。 一、傳統自動化測試的困境與破局 為什麼傳統自動化測試難以普及？ 1.技術門檻高 # 傳統測試腳本示例 - 需要專業的編程能力 from sele
昵称 ceshiren2022
KlipC報道：當地時間11月6日，在特斯拉舉行的新一屆股東大會上，特斯拉股東批准馬斯克價值近1萬億美元的薪酬方案。 這項薪酬方案以超過75%的支持率獲得通過。據悉，此前挪威主權財富基金等多家機構投資者明確表示將投反對票。馬斯克本人曾暗示，如果薪酬方案未通過，他將考慮離開特斯拉或辭去CEO職務。 根據新的計劃，馬斯克可以在 10 年內從特斯拉股票中賺取高達 8780 億美元。不過，馬斯克
昵称 KlipC小助手
KlipC報道：當地時間11月6日，在特斯拉舉行的新一屆股東大會上，特斯拉股東批准馬斯克價值近1萬億美元的薪酬方案。 這項薪酬方案以超過75%的支持率獲得通過。據悉，此前挪威主權財富基金等多家機構投資者明確表示將投反對票。馬斯克本人曾暗示，如果薪酬方案未通過，他將考慮離開特斯拉或辭去CEO職務。 根據新的計劃，馬斯克可以在 10 年內從特斯拉股票中賺取高達 8780 億美元。不過，馬斯克
昵称 KlipC小助手
在競爭白熱化的汽車市場裏，試駕已經成了成交的入口。數據顯示，超過70%的客户在完成試駕後才會做出購車決定。換句話説，錯過試駕，就等於錯過大部分成交機會。 然而現實卻殘酷：一線銷售每天要撥打成百上千通電話，往往是上百次撥號，換不來幾次有效邀約。人力消耗巨大，結果卻參差不齊。更雪上加霜的是，客户對“騷擾電話”的反感與日俱增，傳統邀約方式正在快速失靈，寶貴的銷售線索不斷流失。
昵称 天潤融通科技
在競爭白熱化的汽車市場裏，試駕已經成了成交的入口。數據顯示，超過70%的客户在完成試駕後才會做出購車決定。換句話説，錯過試駕，就等於錯過大部分成交機會。 然而現實卻殘酷：一線銷售每天要撥打成百上千通電話，往往是上百次撥號，換不來幾次有效邀約。人力消耗巨大，結果卻參差不齊。更雪上加霜的是，客户對“騷擾電話”的反感與日俱增，傳統邀約方式正在快速失靈，寶貴的銷售線索不斷流失。
昵称 天潤融通科技
一、引言隨着機器人技術和人工智能的快速發展，ROS2（機器人操作系統 2）作為新一代機器人開發框架，為機器人應用提供了更強大的功能和更靈活的架構。強化學習作為人工智能領域的重要分支，能夠讓機器人通過與環境交互自主學習最優策略，在 ROS2 平台上的應用愈發廣泛。本文將介紹 ROS2 強化學習的學習路線以及相關案例。二、ROS2 強化學習學習路線（一）基礎理論知識強化學習基礎：深入
昵称 芯動大師
在快節奏的企業軟件開發環境中，如何快速將想法轉化為可執行的代碼應用，成為了每個開發團隊追求的目標。網易CodeWave智能生成應用的出現，為我們提供了一個全新的解決方案——通過自然語言描述快速構建全棧應用，讓開發效率實現質的飛躍。 一、智能生成應用：重新定義開發流程 1.核心功能與價值 網易CodeWave的智能生成應用功能，其核心創新
昵称 是Dream呀
在軟件開發領域，測試工作一直是保障產品質量的關鍵環節，但傳統的手工測試用例編寫方式效率低下且容易遺漏邊界場景。每個新功能上線，測試團隊都需要手動編寫大量測試用例，這個過程不僅耗時耗力，而且極易出錯。 通過Dify工作流，我們可以構建智能測試AI體，實現測試效率500%的提升，徹底告別測試的"手工作坊"時代。 一、痛點分析：為什麼測試工作急需變革？ 傳統測試開發的困境 在引入D
昵称 ceshiren2022
一起盤一盤市面上的AI編程工具，到底哪個好用？哪個是吹牛？我把這些工具分成了幾類，這樣看起來更清楚，方便大家按需取用。 AI 編碼 大模型 （幕後大佬） 這些是所有AI編程工具的發動機，是它們提供了核心的智能。雖然我們不直接操作它們，但瞭解一下誰家技術強，有助於我們選擇上層工具。 GPT-4o (OpenAI) ：全能型選手，綜合實力沒得説。代碼生成、邏輯理解、Debug樣樣精通，就是有點小貴
昵称 煩惱的沙發
從代碼生成到智能體協作，從自動化測試到自適應運維，Agentic AI 正在重構軟件開發的每一個環節。當 AI 技術成為企業“必選項”，您是否正陷入這些困局？ AI 技術轉型呼聲高，但從戰略規劃到執行落地仍缺乏清晰的方法論，轉型易陷停滯與資源浪費。 前沿技術更新迅速，若無法及時洞察與調整戰略，便可能錯失創新與市場先機。 工具迭代加速，“人機協作”成為新常態，團隊如何提升技能與協同效率？
昵称 微軟技術棧
全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44242 原文出處：拓端數據部落公眾號 分析師：Song Yang 引言 在數字化時代，企業間的關聯早已超越股權與業務合作，董事作為核心決策參與者，其跨企業任職形成的社交網絡逐漸成為資源流動、信息傳遞與治理效能的關鍵載體。從數據科學視角來看，董事網絡本質是複雜社會網絡的商業映射，其結構特徵直接影響企業戰略選擇、風險傳導與資源整合效率。這一現象
昵称 拓端tecdat
AI 重塑 HR 招聘：AI 得賢招聘官的智能革新 AI 正深度滲透人力資源領域，從招聘到培訓、績效評估再到員工體驗，HR 全流程的 AI 轉型已成為行業趨勢。而在招聘環節，“選對 AI 工具併發揮其實際價值” 成為 HR 部門面臨的核心課題，近嶼智能推出的第六代 AI 得賢招聘官・AI 面試智能體，給出了經全球 500 強及國內頭部企業驗證的解決方案。 核心優勢：讓招聘更精準、更智能
昵称 愛跑步的香蕉_cKtiNz
實驗室監控的實時目標檢測系統｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！ 源碼包含：完整YOLOv8訓練代碼+數據集(帶標註)+權重文件+直接可允許檢測的yolo檢測程序+直接部署教程/訓練教程‘ 源碼在文末嗶哩嗶哩視頻簡介處獲取。 基本功能演示 本系統基於 YOLOv8 目標檢測模型，結合 PyQt5 圖形化界面，實現了對實驗室場景中人員與物體的實時識別、監測與報警。支持攝像頭實時
昵称 逐夢AI
AI Compass前沿速覽：Cursor 2.0、Firefly Image5、Agent HQ 、LongCat-Video、Kimi-k2 Thinking AI-Compass 致力於構建最全面、最實用、最前沿的AI技術學習和實踐生態，通過六大核心模塊的系統化組織，為不同層次的學習者和開發者提供從完整學習路徑。 github地址：AI-Compass👈：https://github.
昵称 汀丶
文 / 勇哥 原創文章，轉載請聯繫授權 作為一名在Java領域摸爬滾打快20年的"老碼農"，我經常聽到身邊的Java開發者發出這樣的感嘆："大模型時代來了，我們Java開發者該何去何從？"、"Python在AI領域這麼火，我們要不要轉語言？" 今天，我想告訴大家的是：完全沒必要！作為Java開發者，你完全可以利用自己已有的技能棧，快速上手LLM應用開發。 在過去的一年裏，我嘗試了把多種
昵称 六邊形架構
**原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44249 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat** 2024年3月，彭博一句“2032年AIGC市場規模將達1.3萬億美元（約合9.2萬億元人民幣）”，徹底點燃全球產業熱情——這並非空談，而是生成式AI從“技術突破”邁向“規模化落地”的必然結果。當前AIGC產業已呈現“算力硬件先行、垂直應用爆發、風險防控補位”的鮮明特徵：硬件投資
昵称 拓端tecdat
表格數據一直是深度學習的老大難問題。這些年CV和NLP領域被Transformer統治得服服帖帖，但在真正的業務場景裏，面對表格這類的結構化數據，XGBoost這些梯度提升樹還是穩坐釣魚台。 為什麼會這樣？問題其實很簡單。圖像的像素排列有空間位置關係，文本有上下文順序，但表格裏的列是啥順序都行——年齡放第一列和放最後一列沒區別。而且這些列的類型完全不同：有數值、有類別，有的服從正態分佈有的嚴重偏態
昵称 deephub
