12月19日，由创业黑马主办的“第16届创业家年会”在北京盛大举行，年会以“AI新纪元 破局向未来”为主题。在这场盛会上，近屿智能创始人兼CEO方小雷发表了题为《用AI做新式招聘》的演讲。
以下是经过创业家与i黑马精心编辑的演讲节选：
我们近屿智能是一家专注于AI面试的公司。在AI面试领域，我们始终保持着创新与领先。从2017年开始创业，到2020年市场上涌现出众多仿制品，我们见证了AI面试技术的快速发展与迭代。在这个过程中，我们也经历了不少挑战。
我们曾经遇到过一些仿制品，声称通过微表情研究来判断候选人是否在说谎。然而，这种做法在现在看来显然有些荒谬，甚至有人因此上当受骗。这让我们深感痛心。
幸运的是，我们遇到了黑马基金的胡翔总。他建议我们按照自动驾驶的分级方式，对AI面试进行分级，以明确我们的技术水平和市场定位。于是，我们设计了L1到L5级别的AI面试分级，其中我们当时已经达到了L4级别，利用篇章级别语义识别来判断候选人的完整语义，并结合表情和声音进行多模态算法的综合判断。
然而，在2022年，我们陷入了困境。市面上的“面经”泛滥，候选人可以通过提前准备来规避AI面试。此外，AI面试官无法与候选人进行互动，只能机械地跳到下一个预设问题。这使得AI面试看起来缺乏智能和人性。
我们渴望达到L5级别，实现多轮对话、千人千问，以规避题目泄露导致的作弊问题，并实现对候选人的多轮实时追问。幸运的是，2023年上半年，大模型时代突然来临，我们基于Mate的LLaMA开源算法进行增量预训练和SFT，终于实现了L5级别的AI面试。
在AI面试中，最核心的价值在于全自动的AI得分和对候选人的深度解析。与市场上的竞品相比，我们的AI面试官能回答候选人的问题，每个候选人都会看到不同的面试问题，即使针对同一个胜任力进行提问。我们可以一轮又一轮地对候选人进行全自动的即时追问，并且候选人不会遇到幻觉问题。
回顾我们的算法迭代之路，始于2018年。那一年，我们成功训练出了第一代篇章级别的语义识别算法。然而，在融资过程中，我们遇到了挑战。69家VC中，没有人愿意投资我们。一方面，许多投资人会请CV（视觉识别）专家来判断NLP项目，他们难以理解我们的技术，甚至不相信NLP已经能够达到篇章级别。另一方面，被投资人咨询到的HR并不了解他们需要一个AI面试官，他们通常只认为需要一个AI解析工具来筛选简历。
作为在AI行业有一定经验的创业者，我深知现在AI还在不断迭代中，可用于训练大模型的数据远远没有达到枯竭的状态。大厂之所以以低廉的价格提供API，是因为他们需要在AI应用过程中产生的数据。这些数据才是真正宝贵的财富。因此，我们每天都在用AI，实际上是在为AI创造更多的数据。
然而，在某些特定场景，如AI面试官，我们不能直接使用大厂的API。因为客户有非常严格的信息安全要求，我们需要基于一个开源基座，自己训练模型，然后使用自己的模型。这样的场景非常多，凡是对信息安全要求高的公司都需要开源基座进行一定程度的训练。
朱啸虎是我们的天使轮投资人。他对我们有两个关键判断。首先是算法。当时，我们与很多投资人讨论过，很难判断出一个领先的算法。朱总建议我们请NLP博士进行技术尽调，确认我们独立发明了篇章级别的语义识别算法。朱总是唯一从美国调人来研究我们技术的投资人。
其次是需求。朱总找了一位PWC的Partner询问HR的同事，如果朱啸虎投资了AI面试的产品，他们是否会使用。PWC的HR表示，他们已经使用了Hirevue多年，不需要更换。但朱总确认了这个市场的存在，只是在中国还未开始，于是决定投资我们。
最后，我想分享一下我的创业感受。首先，不要憋大招。我在创业初期，一直打磨产品，把钱都花完了。当你有一个简单产品时，应该立刻推向市场去做验证，这个动作非常关键。我现在已经非常抠门了。
其次，以前创业最重要的事情就是股权融资，持续的股权融资。然而，从2023年到2024年，我们遇到了战略规划的最差情况，股权融资已经不可能。这时，我们需要找到一个平衡的战略，在保持AI产品的持续迭代的同时，发展现金流业务。
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