ZD至顶网软件频道消息: 当微软在去年六月份宣布收购LinkedIn时,许多人都想知道微软是否将开发自己的人力资本管理(HCM)应用程序,或者何时会这样做。
人力资本管理与人力资源管理系统相关,但不是同一回事。人力资本管理更多地关注员工的专业成长,而不仅仅是人力资源管理系统通常处理的日常人力资源管理(人力资源管理)职能。
Dynamics 365中的操作模块目前包括从微软的Dynamics AX ERP中拿来的一些人力资源功能。但微软似乎并没有打算到此为止,从该公司的一名软件工程师1月5日在在该公司职业网站发布的博客文章上看,上该公司要建立专门针对人力资本管理的应用程序。
以下内容摘自这篇博客文章:
“Dynamics 365旨在重塑业务流程(https://www.linkedin.com/pulse/reinventing-business-processes-satya-nadella)。我们正在提供专用的SaaS应用程序,以快速中断和切换业务应用程序。我们的团队章程是创造下一代的Talent Engagement应用程序,帮助企业管理自己最重要的资产——人。我们正在构建应用程序,以解决从招聘到退休的一揽子需求。我们正在寻找有才华的网络和全栈开发人员以实现我们的愿景。我们的应用程序在网络和移动端上为严密聚焦场景提供了丰富的体验。”
微软官员们还没有表示该公司计划打造自己的人力资本管理应用程序。但是我在ZDNet同事Larry Dignan指出,该公司的首席执行官萨提亚.纳德拉曾在去年六月份表示,他认为人力资本管理软件“对我们来说是一个非常令人兴奋的机会”。
LinkedIn的首席执行官Jeff Weiner表示,在收购宣布之后,LinkedIn的招聘、学习和发展专注于包括招聘、管理、激励和领导员工——也被称为人力资本管理——“对于微软来说是一个巨大而全新的商机。”
在微软对LinkedIn的收购在去年年底得到正式批准并完成之后,微软官员并没有在直接优先事项中提到计划开发新的人力资本管理软件。微软的发言人昨天也告诉我,该公司拒绝评论微软将在何时或是否将建立和推出自己人力资本管理软件。
这位发言人指出Dynamics 365路径图页面中提到了一些目前正在开发的人力资本管理项目。但这些项目,包括新的员工和经理自助服务功能、额外现场支持和人力资源流程的新模板,对我来说,这些听起来更像是对已有的Dynamics 365 Operations的人力资源功能的扩展,而不是全新的应用程序。
当微软的官员谈论解决“整个需求从招聘到退休”一揽子问题或者这些应用程序可能在何时首次亮相时,我们不知道微软的计划包含了多少应用程序。
企业应用咨询负责人Joshua Greenbaum表示:“我完全希望微软能够利用LinkedIn开发下一代人才管理系统。这么做并且尽快做对他们来说意义非凡。”
他指出,现代的人力资本管理相关功能,如视情况而定的劳动力管理和采购、成功规划和协调资产管理不需要由LinkedIn提供,但可以利用LinkedIn数据,例如人脉网络/连接。
Greenbaum表示,他预计微软将保持LinkedIn API(应用程序编程接口)开放,以便其他人力资源管理供应商,如SAP的SuccessFactors和Workday能够继续使用它们。
Greenbaum补充道:“微软还可能开发一些基本的招聘到退休的功能,特别是针对中小型企业(SME),这些功能将站在Office和LinkedIn的肩膀之上。” Greenbaum 表示,“这将是有意义的,因为它将创建一个竞争对手/合作伙伴必须超越的功能基准,以增加价值超过微软,它会给微软一个自己的基准,以确保它用来‘中断’人力资源的不是一款模仿跟随他人的软件。
好文章,需要你的鼓励
Meta宣布为Facebook Dating推出AI聊天机器人助手,帮助用户找到更匹配的对象。该AI可根据用户需求推荐特定类型的匹配者,并协助优化个人资料。同时推出Meet Cute功能,每周提供算法选择的"惊喜匹配"。尽管18-29岁用户匹配数同比增长10%,但相比Tinder的5000万日活用户仍有差距。AI功能已成为约会应用标配,Match Group等竞争对手也在大力投资AI技术。
字节跳动团队提出RewardDance框架,首次系统性解决视觉生成中的奖励模型扩展问题。该框架通过将奖励预测转为生成式任务,并将模型规模扩展至260亿参数,同时集成任务指令、参考样例和推理能力,有效解决了"奖励作弊"问题。实验显示,在文本生成图像任务中质量提升10.7分,视频生成性能改善49%,达到行业领先水平,为AI视觉创作提供了更强大可靠的技术基础。
Neo4j认为已找到让生成式AI访问图数据库记录的方法。图数据库专注于数据点之间的关系建模和查询,在欺诈检测、推荐引擎等场景中表现出色。2024年4月,ISO批准了图查询语言GQL标准,Neo4j的Cypher查询语言完全符合该标准。现代工具提供拖拽式工作流程,GenAI可作为自然语言接口,将用户请求转换为Cypher查询。
ByteDance团队开发的Mini-o3系统通过深度多轮推理突破了传统AI视觉理解的局限。该系统能像人类侦探般进行几十轮的视觉探索,在困难的视觉搜索任务上准确率达48%,相比现有模型提升显著。核心创新包括挑战性的Visual Probe数据集、多样化推理策略训练和突破性的过轮掩码技术,实现了测试时思考轮数的自然扩展。