又到了招聘求职旺季,经历了2013大学生的“最难就业季”,同时中国白领职场步入刘易斯区间,整体人才结构出现纺锤型结构,2014年整体人才市场将出现什么样的局势?智联招聘一直在网络招聘行业走在前端,通过今年智联招聘铺天盖地的广告我们又能从中看出什么端倪?
纵观2013年中国人力资源行业,中国职场正稳步步入刘易斯区间,职位供求在总量上趋于平衡。但在貌似合理的局面下,“招聘难”和“就业难”却成为人才供求市场的主旋律,且大有愈演愈烈的趋势。同时,2014年将有727万高校毕业生,在渡过“史上最难就业年”迎来“更难就业季”之时,中国人才招聘市场出现断层,需求与供给严重错位。
正是本着调节招聘市场、纠正错位的供需关系,以达到推动行业健康发展和产生最大效益的目的,智联招聘在发起春季招聘活动之时,即将“匹配”作为应对之道。一方面从理念上引导求职者找到匹配自己的工作,一方面加大高科技技术手段,让企业和求职者更高效地匹配在一起。
对中国人力资源行业来说,随着2013年的逝去,带来的不仅是繁荣和进步,人才市场的供需矛盾也进一步加大。从人才供需结构错位表现来看,在产业升级和社会转型的环境下,第三产业发展迅猛,其人才需求量已远远大于第一产业和第二产业。但就数据显示,蓝领技工和服务人员却成为供需结构中缺失最为严重的部分,供不应求的局面最为明显。同时,中高级管理人才和专业性技术人才虽然处于供需结构顶端,但就目前局势来看,也处于供不应求的局面。而处于供求结构中端的大学生和普通白领,因为招聘难度较低,从而造成人才市场的“过剩假象”。正如智联招聘《2013高校应届生就业形势报告》中所描述,目前中国人才市场已经形成了一种“纺锤型”的结构错位,解决高端和低端人才的供应已达到刻不容缓的地步。
就具体供需情况分析,人才供需错位主要因求职者的主观认知不清导致。“国有企业要好过私有企业,私有企业要好过微型公司”成为大多数求职者的共识。但据智联招聘数据显示,在新兴产业迅猛发展的环境下诞生的20人以下微型企业,薪资优势仅略低于500-999人的大规模企业,且具有灵活的福利制度,其竞争力不容小觑。但造成求职者主观认知不清的主要原因是微型企业知名度不高,求职者特别是应届大学生对未来职业规划迷茫,不敢对此类企业进行尝试,造成中端求职“虚假繁荣”的现象。因此,智联招聘今年的广告画面中“OFFICE 不用太大,装的下我的梦想就好”,主要目的是倡导更多求职者能够关注到现在日渐活跃的中小企业甚至是小微企业,打破面子问题,找到适合自己的好工作。
基于上述现象,智联招聘在发起2014春季招聘季伊始,即期望打破单纯的“雇”“佣”关系,在追求合理薪酬的前提下,使求职者明白:“好工作”并非只是面子问题,“匹配”自身能力及发展的工作才是最符合实际需要的。这不仅是对求职者选择的责任感体现,更是对未来创造社会经济效益和行业健康发展的“良性改造”。
匹配一方面体现在理念上,一方面也体现在实际的求职招聘过程中。近几年,通过广告获得知名度后,智联招聘开始着重在新技术手段上,期待通过高科技提升求职者和企业间之间“匹配度”。运用大数据的理论方法,研究企业招聘和求职者求职行为之间的千丝万缕的关系,给企业推荐适合的人才,同时根据求职者的素质模型给求职者推荐可能他都想不到的但非常契合的工作机会。同时,随之移动互联网的发展,加速APP的更新换代,3.2版迅速推出,“智联在手,工作我有”在今年的招聘旺季深受90后求职者欢迎。同时针对企业的招聘需求旺盛,推出“急聘”产品,根据求职者搜索习惯的变化将职位更精准匹配给求职者。这是智联招聘作为网络招聘行业领航者,对改善人才供需错位做得到实际上的努力。可以预见,智联招聘2014春季招聘季的开启,即将成为改善未来中国人才供需错位、促进人力资源行业发展的新起点。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。