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求职者使用ChatGPT与AI招聘官进行面试
一位名叫Christopher的求职者，对AI招聘官缺乏人工回应感到沮丧，于是决定使用ChatGPT Voice冒充自己，与Everforth Apex Systems的AI招聘官Riley进行面试。两个机器人进行了10分钟的对话，凸显了AI驱动的招聘流程的循环往复和最终的无效性。这一事件反映了一个日益增长的趋势，即招聘人员和求职者都在越来越多地在面试中使用AI工具，一些专家甚至认为机器人对机器人面试可能成为未来的常态。
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AI面试推高深夜求职申请，求职者疑虑渐增
就业市场越来越多地采用AI驱动的工具，导致深夜和自动视频面试的兴起。Ribbon和Greenhouse等公司发现，在晚上10点至凌晨2点之间安排的AI面试占有相当大的比例，尤其是在有孩子的求职者、小时工或目前受雇于他人的人群中。尽管对某些人来说很方便，但许多求职者对AI面试仍持怀疑态度，相当一部分人会退出需要进行AI面试的流程，这通常是因为不清楚他们的回答和视频片段将如何被评估。
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新方法推进机器学习中的不确定性量化 · 跟踪5个来源
研究人员介绍了评估机器学习模型中不确定性量化（UQ）的新方法。一种称为“决策对齐”的方法旨在确保UQ指标与下游决策效用有意义地相关，从而揭示了当前通用指标的缺陷。另一项进展侧重于多模态回归任务的高效UQ，将变分贝叶斯推理扩展到分位数回归和分类恢复等模型。此外，还提出了一种名为Ribbon的可扩展近似方法，该方法通过近似贝叶斯自举方法而不要求重复模型重新拟合，从而提供鲁棒的不确定性量化。