Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Qualiagram (Minato-ku, Tokyo) và Emosta (Chuo-ku, Tokyo) thông báo rằng họ sẽ bắt đầu nghiên cứu chung về tối ưu hóa hình thành tổ chức bằng cách sử dụng mô phỏng xã hội dựa trên mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) từ ngày 4 tháng 9. Bước đầu tiên trong nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi dự định tiến hành một thí nghiệm trình diễn để kiểm tra việc sử dụng công nghệ này nhằm xem xét các biện pháp cải thiện động lực trong các tổ chức. Qualiagram và Emosta đã xác nhận rằng họ có thể mong đợi kết quả trong nghiên cứu về tối ưu hóa sự hình thành mô bằng cách tận dụng kiến ​​thức tương ứng của mình. Qualiagram đang nỗ lực phát triển và sử dụng các công nghệ và dịch vụ góp phần chuyển đổi kỹ thuật số trong lĩnh vực bán lẻ bằng cách tận dụng kiến ​​thức của công ty mẹ Piers về hoạt động bán lẻ và thiết kế tổ chức cũng như một nhóm sản phẩm tập trung vào trò chơi dây hỗ trợ AI mimik. Mặt khác, Emosta đang thương mại hóa hỗ trợ sử dụng cho mô phỏng thiết kế và quy hoạch đô thị, tạo nguyên mẫu cho phát triển kiến ​​trúc và bất động sản, xây dựng chính sách, tối ưu hóa đường lối và bố cục luồng văn phòng, thành lập nhóm và tối ưu hóa cơ cấu tổ chức. Thí nghiệm trình diễn này tập trung vào tầm quan trọng của việc quản lý động lực trong các tổ chức, đặc biệt là trong ngành bán lẻ, nơi có doanh thu cao. Chúng tôi sử dụng các cuộc khảo sát để hiểu đặc điểm của các thành viên trong nhóm, phản ánh điều này trong các tổng đài viên và xây dựng một bản sao kỹ thuật số của nhóm thành một mô phỏng xã hội. Sau đó, tác nhân sẽ tự động nắm bắt động lực, nghĩ ra và thực hiện các biện pháp để cải thiện nó và báo cáo kết quả. Dựa trên kết quả của các biện pháp, hãy xem xét liệu chúng có thể được sử dụng trong các nhóm thực tế hay không. Bắt đầu với thử nghiệm trình diễn này, Qualiagram và Emosta sẽ tiếp tục xem xét các vấn đề khác nhau trong quá trình hình thành tổ chức và xem xét các cách sử dụng trình mô phỏng xã hội góp phần tối ưu hóa.