Follow us on Twitter
    slavb18

    Как мы "хакаем" HR-Tech: дискуссия с автором CALM из Tencent AI

    AIHRTechCALMLLMAgentsMatching

    Пока все просто прикручивают ChatGPT к базе резюме, мы в Iconicompany закапываемся в фундаментальный ИИ, чтобы решить проблему "хрупкости векторов".

    На днях обсудили применимость метода Energy Score напрямую с Chenze Shao - исследователем из WeChat AI (Tencent) и автором прорывной архитектуры CALM (Continuous Autoregressive Language Models).

    В чём проблема текущего поиска?

    Стандартный векторный поиск (Cosine Similarity) часто страдает от "семантического схлопывания". Система видит близкие слова, выдаёт высокий балл - но когда за дело берётся дорогая LLM для финальной проверки, оказывается, что кандидат вообще не подходит.

    Это приводит к огромному количеству "холостых" и дорогих запусков моделей.

    Наше решение: многоуровневый конвейер с Energy Gating

    Мы строим многоуровневый конвейер подбора, где Energy Score (на базе Brier Score) выступает интеллектуальным "фильтром-отсечкой" (Inference Gate):

    1️⃣ Coarse Retrieval - быстрый поиск по стандартным эмбеддингам.

    2️⃣ Energy Gating - наш оригинальный слой калибровки. Мы обучаем его на проприетарном датасете из 500 000 размеченных пар "вакансия-специалист". Модель предсказывает вероятность успеха LLM-проверки. Если "энергия" соответствия низкая - мы "короткозамыкаем" (short-circuit) пайплайн и не тратим деньги на LLM.

    3️⃣ Fine Ranking - прецизионная проверка нейросетью только для лучших из лучших.

    Такой подход позволяет добиться значительного повышения точности в сложных доменах - например, в найме инженеров.

    Почему это важно?

    Это и есть Agentic AI в действии: система сама оптимизирует свои ресурсы, чтобы доставить клиенту верифицированную команду за 48 часов, не сжигая бюджет на бесполезные вычисления.

    Обсуждение с Chenze Shao подтвердило, что направление перспективно: Energy Score действительно даёт более устойчивые сигналы там, где косинусное сходство "плывёт" из-за шума в формулировках навыков.

    🔗 Детали обсуждения: issue #19

    Хотите узнать больше о нашем подходе к ИИ-подбору? Пишите в @iconicompany.

    📚 Читайте также