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中金公司：继续看好人工智能，建议投资者优先关注应用层投资机会

2小时前

36氪获悉，中金公司一份研报指出，年初以来市场对人工智能持续高度关注。 上一轮市场催化主要集中在大机型的突破进展； 而4月份以来，我们观察到各个领域的应用厂商都在加速。 包括办公场景在内的AI融合应用产品的研发和发布进展较快。 我们预计5月之后人工智能应用将进入加速繁荣阶段。 我们继续看好人工智能，建议投资者在应用、算力、模型三层中优先考虑应用层的投资机会。

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1：年龄要求：18-30岁之间，身高155-及以上。

2：性别要求：女性，外表美丽，正常。 性格开朗，思想开放。

3、工作内容：主要陪同客户购物、参加商务宴会、游轮、商务谈判、外地出差、陪同客户国内外旅游等。

4：学历要求：初中以上学历。

5：工资：工资当天结算，日薪5000到8000。

6：当天可安排住宿，当天即可上班。

住房待遇：提供环境优雅、配套齐全的住房，有空调、电脑、电视、全自动洗衣机等家用设备。

特别提醒

1：从咨询到上班无需缴纳任何费用，当天即可上班； 高档社区和生活用品免费提供，只需带简单的衣服即可。 只要您有前卫的个性和赚钱的想法，我们都会为您提供赚钱指南，欢迎您加入我们公司！ 如果从外地到公司上班，则全额报销路费。 没有欺骗或强迫。 如果你想赚钱，就别费心了！

2：我们年轻，有活力，有活力，有上进心！ 只要你努力工作，选择加入我们的团队，我们就会给你自由和发展的空间！

3：公司定期招聘，外地优秀人员报销差旅费，以下所有岗位按日工资。 求职者无需缴纳任何费用，食宿均免费。 当天可以安排住宿，想上班的可以安排当天上班。

4：您可以选择尝试我们的工作。 如果你能适应，就继续。 如果你不能适应，你可以随时选择离开，而且你的工资也不会少。 一切都解决了。 没有限制，没有强迫，选择是你的，我们尊重你的选择！

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夜场招女孩的时候，要注意措辞，写好广告。 任何人看到此信息都会有更大的机会进行联系。 写夜场招聘信息需要触动人心、产生共鸣，让求职者在这里看到希望。 夜场招女孩的广告语需要注意。 必须明确招聘岗位、工作内容和对求职者的要求。 这样别人一看就知道自己的资质是否符合招聘广告的要求，招聘成功的概率有多大。

求职和招聘是双向选择过程。 只有各取所需，才能实现合作共赢。

夜总会在招聘求职者的时候，有时候会觉得招聘求职者的条件很好。 负责招聘的组长自然会想要接触更多的求职者，尽快加入他们的团队。 确实有一些班组长做事很认真，工作很努力。 一个团队领导者有想法、有行动，这是一件好事。 但方法一定要掌握。 无论什么时间段，都不要联系求职者。

联系求职者时，谈话过程中尽量不要在夜间打扰他们。 在一天中找到一个合理的时间，立即向求职者清楚地传达您的想法或问题。 不要一天问一次或多次问题。 这既浪费时间，又效率低下。 求职者也会不愿意并质疑经理的能力和经验。

夜总会招聘人员打电话时，应该从尊重求职者的角度出发。 虽然以后可能会成为自己团队的一员，但一开始还是应该表现出起码的尊重，打电话的时候也需要协商。 请问，现在方便谈工作吗？ 如果其他人觉得时间不太合适，可能还有其他人在场，所以要另外预约时间。

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招聘人工智能时的偏见以及如何克服它

关于人工智能将如何影响夜总会招聘的讨论很多。 如果应该的话，会有很多讨论，因为涉及很多风险。 我们已经看到了一些风险，比如亚马逊的算法简单地降低了女性成就的评级。

这家以其品牌而闻名的德国巨头的战略人才招聘负责人最近在阿姆斯特丹的 上表示，人工智能在选人方面表现不佳的原因有两个。 首先，它往往会看到错误的数据。 其次，它根据有偏差的数据进行训练。 我完全同意他的这两点，但不同意他的意思。

错误的数据

克里斯托夫表示，人工智能会查看所有数据，包括不相关的数据，但无法将其置于上下文中。 的确。 问题是，人类也是如此。 不知不觉。 因此，即使没有人，或者至少很少有人有意识地说女性比男性更缺乏定义，我们所知道的由女性编写的无意识代码的价值也较小。 这只是有关该主题的多项研究之一。

我同意它查看的是错误的数据，因为它倾向于查看简历，就像招聘人员那样。 问题是，有一项科学研究要做，实际上甚至可以发现简历和绩效之间的相关性。 因此，当我们在简历上训练人工智能时，我们可能会训练错误的数据，即没有预测价值的数据。

有偏见的数据

问题的第二部分是所有人力资源数据都有偏差。 人类是有偏见的。 甚至社会也有偏见。 男性在基因上是更好的开发者吗？ 我不知道。 我知道当一个小男孩数学成绩不好时，人们会告诉他要更加努力。 听到一个小女孩安慰道：“这很难，不是吗？”

那么数据有偏差吗？ 是的，根据定义。 根据当前的人力资源数据来训练人工智能是不可能的。 然而，训练人工智能的方法有很多。

训练招聘人工智能的步骤

第一步是我们需要承认每家公司的每项工作都是不同的。 没有快速解决办法。 我们可以使用其他人的构建模块，但你总是需要校准你公司的工作。 A 公司的优秀销售人员在 B 公司很容易失败。很少有人能在任何地方都取得成功。 这是因为公司文化和团队合作。

第二步，我们需要对当前的工人进行分组。 我个人总是喜欢三个，但也可以是两个或四个。 这三组是：优秀、可接受和差的表现。 切勿仅基于最佳模型进行建模，否则可能会出现“误报”。 比如说，如果你只看最好的，结果发现每个人的外向性都很高。 但你雇佣了这个，所有表现不佳的人也雇佣了这个。 你仍然对相关性一无所知。 这可能是相关的，但也可能是您以前的招聘偏见。

第三步有两种可能的选择。 您可以首先确定您希望对该角色重要的特征。 然后，您可以测量当前的人口数量，看看是否存在显着差异。 另一种选择是从测量开始。 查看显着不同的特征，并根据您的专业知识决定它对工作是否重要。

第三步中有两件重要的事情。 这就是大多数偏见进入人工智能的地方。 首先，您需要确保您使用的数据是公正的。 因此，如果您使用的数据与您在简历中选择的数据相同，那么根据定义，这些数据就会存在偏差。 如果你提高一个层次并观察一个人的认知和/或心理特征，就有可能获得公正的数据。 但不要让人工智能自己去做。 就像所说的那样，人工智能不知道上下文，因此它无法确定它是否只是相关性，或者是否确实重要。

该过程的第四步是测试算法，看看表现最好的人是否脱颖而出。 这是在最初未用于训练算法的样本子集上完成的。

第五步也是最后一步是不时地反对该算法。 只需雇用算法告诉您不要这样做的人即可。 是的，这是一种风险，但现在的风险与我们当前的招聘做法一样人性化。 只需派人回到系统，看看它是否有效。

足够的人

这个系统的一个大问题是，对于最高效的系统和最大的偏差机会，你需要足够多的人做同样的工作来训练算法。 根据我的消息来源，至少有 50 个。而且我并不是说 50 个部门。 我的意思是工作 50。所以，是 50 名招聘人员，而不是 10 名消息来源、10 名媛力资源顾问、10 名媛力资源管理员、10 名招聘人员和 10 名媛力资源经理。 对于大多数组织来说，这是不可能的，因此他们采取了捷径。 他们使用标准化的配置文件，我永远不会推荐这样做，因为您的组织从定义上来说是独一无二的。

虽然可以从标准化的个人资料开始，但请与您当前的员工联系并从那里开始工作。 在这种情况下，您也许可以减少工作人员数量，但您确实需要进行更多尝试。 由于基数较低，因此应更频繁地测试算法，因此应执行第五步。

劳动教学……还可以培养一些宝贵的人格品质，比如学会集体劳动、热爱劳动、坚持克服困难等。赞科夫

伤终究是伤，本以为好了，可天阴了，却还是疼； 一个错误，终究是一个错误，以为已经过去了，一触即痛，人生就像一场旅程，或难或易，或远或远，无论发生什么，你都有前进; 生活就像一幅美丽的风景，无论浓淡，无论快乐还是悲伤，无论怎样，你都必须生存。 行军时，绝不会因伤放弃队形，或因失误离开队形。 无论痛苦还是快乐，你都会继续前进。 即使还是很痛，但这就是生活。

一个人如果能始终保持一颗像孩子一样纯洁的心，以乐观的心情做事，以善良的心待人，开朗诚实，他的生活一定会比别人幸福得多。

障碍和失败是成功最可靠的垫脚石。 如果你愿意学习和运用它们，你就能从失败中培养成功。

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