但模型的反覆運算性症狀越來越強，也就是對輸出可以修改、優化、升級以及派生出不同的生成結果。 如今，生成式人工智慧應用主要作為現有軟體生態體系的外掛程式而存在。 程式碼補全發生在你的 IDE 裡；圖像生成發生在 Figma 或 Photoshop 上；甚至 Discord 機器人也是將生成式人工智慧注入到數位/社交社群的工具。
因此，mini-c突出了创造力的内在和更注重过程的方面。 此外，创造力的这些“初学者思维”方面（例如，对新体验的开放性、积极的观察以及对惊喜和探索未知事物的意愿）似乎是所有创造者的特征。 相反，它代表了所有创作者所拥有的最初的、创造性的解释，后来可能会体现为可识别的（在某些情况下，是历史上著名的）创作。 许多理论都集中在 Big-C 的概念上，例如 Csikszentmihalyi 的系统创造力模型。 一个领域可以像音乐一样广泛；它可以像写表演曲一样具体。
凭借多年积累的专业知识和先进的教育，创作者可能会登上 Pro-c 的舞台。 尽管他或她仍将拥有 mini-c 洞察力，但创作者现在已达到专业水平，并且能够处理影响整个领域的问题、项目和想法。 创作者可以在整个过程中继续在 Pro-c 级别进行创作他的整个生命，在不同年龄出现特定的高峰。 多年过去了，创作者可能在某个领域取得了持久的Big-C贡献（例如诺贝尔奖），或者创作者可能已经去世，历史将最终判断他是否进入 Big-C 的万神殿或早已被遗忘。
創造力模型: 胜任力模型解释二
她是一位热心的和平主义者，为妇女权利而战，加入了世界国际工人组织，并成为激进的社会主义者/无政府主义者（与她的朋友和同时代的马克吐温持有相似的观点）。 正是这一生的激进主义为她带来了持续的赞誉和争议，正是通过她为他人权利的热切运动，她达到了 Pro-c 的水平。 如果一位朋友与您分享了一幅画，他或她不会期望您通过将其与梵高或莫奈进行比较来开始您的评论。 相反，您应该解释您是否发现它是独特的和美观的（在您对特定绘画风格的了解和您朋友当前的艺术成就水平的背景下）。
- 即按照组织未来发展的要求来重构岗位职责和工作任务，确认职务要求，科学的调配“人”与“岗”，做到“人”与“岗”的最佳匹配。
- 随着创造力研究与越来越多的心理学领域联系在一起，对创造力的含义有一个具体的理解和分类是很重要的。
- 同一个工作团队的员工彼此之间没有很清晰的职责划分，大家共同协作，共同对团队绩效负责。
- 垂直向的寫作助理：當今大多數寫作助理都是水平型的；我們相信有機會針對特定的終端市場構開發出更好的生成應用領域，例如法律合約寫作，劇本寫作等。
我也會和你分享關於閱讀的大小事，還有許多書籍的心得和評論。 更重要的是，我如何運用從書裡面學到的東西，開拓自己的視野，改變自己的生活。 希望你從這個頻道認識更多好書，找到你的下一本讀什麼。 若喜歡《思考的框架：席捲華爾街的思維鍛鍊，減少盲點與認知偏誤，把經驗提煉成智慧》這本書可透過此連結購買，你不會有任何損失。 本站獲得的回饋金，全額捐款給家扶助學金，詳見本站公益計劃。
地圖本質上是透過人為「主觀」創造出來的，要留意是由什麼人、在什麼時間點、為了什麼意圖而創造出來。 我們需要地圖來簡化複雜的事物，同時要留意它們跟真實世界的連結。 前陣子我分享過另一本同樣在談思維模型的好書《超級思維》，在那本書中羅列了超過三百種的思維模型，有點像是一本思維模型的百科全書。 而在這本《思考的框架》裡，作者只列出九種最實用的思維模型，搭配其他補充說明的思維模型大概在三十個左右。
与科学家相比，艺术家更有可能在年轻时开始工作，这会影响对某个领域做出首次贡献的年龄（Simonton，1991b）。 部分在使用者資料的支援下，隨著模型變得越來越智慧，我們應該可以預期這些草稿會變得越來越好，直到好到可用作最終產品。 胜任力是工作表现背后所蕴涵的个人能力和行为总和，每项选拔工作都针对某个或多个胜任力，那么选拔流程的有效性和效率自然就会提高。 以胜任力为标准评估、选择应聘者，由此发现、开发、安排与岗位相适应的评估和面试方式，有利于招聘决策的正确性，招聘到最适合空缺岗位的人选。 在一个组织中，不同岗位的职务所要求员工具备的胜任力内容和水平是不同的；在不同组织和不同行业中，相同的或类似工作岗位上，员工的胜任力特征也不尽相同。
创商的开发途径：大脑神经链建构+观念链再造+思维链内化+能力链外化。 创商是人的智商的一种深化和外化，是衡量一个人的智商在发现未知问题与解决现实问题中的应用转化程度的标准。 总而言之，little-c 类别有助于解决关于创造力的常见误解。 例如，过分关注 Big-C 会导致认为只有某些人才能有创造力，唯一重要的创造力是Big-C 类型的创造力。 而little-c有助于强调创造力在日常生活中发挥的重要（有时是必不可少的）作用，并指出在学校和教室等日常环境中识别和培养创造力的重要性、工作场所，以及家庭和社会环境。 需要明確的是，我們不需要大型語言模型來寫出一部托爾斯泰小說才能讓生成式人工智慧物盡其用。
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然而在 mini-c 和 little-c 级别，可能几乎没有联系。 事实上， Richards 认为，大多数关于创造力和精神疾病的研究都是针对杰出的创造者进行的，因此对普通人的影响要小得多。 那些同时关注 Big-C 和 little-c 创造力的研究经常发现，在 Big-C 水平上与精神疾病的任何联系都比在 little-c 水平上要强得多。 这种与创造力的负面关联——即使是针对不同水平的创造力——可能仍然困扰着各个层次的创造性个体。 例如，已经发现教师贬低有创造力的学生，部分原因是他们将创造力与不从众、冲动和破坏性行为联系起来。
斯坦伯格从智力领域的研究开始，但其理论又超出了用人类智能本身来说明创造行为。 从这里可以看出，斯坦伯格是把创造当做智力的一侧面来进行研究的。 他通过研究认为：“创造力不是单一能力或辐合能力，而是能力与其他方面的辐合”。 这一结论既是对投资理论的高度概括，又是对20世纪八九十年代各家学派对创造力研究的高度综合，这是吉氏理论所没有达到的新高度。 尽管吉氏也做过创造人格的研究，但却没有能将人格因素纳入到自己的理论范畴之内，更没有对思维风格、动机、环境等进行研究。
它們更加成熟，因此往往可以更好地獲取原材料、與供應商建立的聯繫、品牌標識、有效工作實務的累積經驗等。 创造力商數，簡稱「创造商數」或「创商」；它是一个人的能力智商，具体讲就是指一个人的思维能力、开放能力、创新能力和创造能力。 她的一些工作是让那些与她有同样条件的人受益；她创立了 海伦凯勒国际以帮助预防失明，并代表残障人士进行宣传。 然而，她的激进主义比大多数人所知道的要广泛得多，她为许多她认为也不太幸运的人而战（尼尔森，2004 年）。
限制性政府政策——政府制定的政策可以幫助或阻礙新進入者。 通過許可要求和對外國投資的限制，政府可以規範產業，幫助或阻止新進入者進入特定市場。 資本需求——在一個行業內啟動所需的資金量可能會阻礙新進入者，因為它們必須自籌資金或說服投資者它們的商業模式足以進行投資。 供應方規模經濟——將固定成本分攤到更大數量的單位上，從而降低單位成本。 這可能會阻礙新進入者，因為它們要麼以較小的單位數量開始交易，接受比大公司更不利的價格，要麼冒著大規模進入市場的風險，試圖取代現有市場領導者。 如果壁壘高，新進入者的威脅就會降低；反之，如果壁壘低，新公司進入特定市場的風險就高。
- 與規模無關的先發優勢——無論行業內現有業務的規模如何，它們總是比新進入者具有某些優勢。
- 在综合分析了以上数据结果的基础上，最终将客户主管的胜任素质模型划分为三大模块：管理自我、管理他人、管理任务，包含6项胜任素质、共计27个维度（见表8-7）。
- 她在人生这一阶段取得的成就可以很容易地归因于沙利文的出色教学，而不是凯勒的独特表现。
- 通过这种方法确定的职务要求一方面能够满足组织当前对市场类岗位的要求；另一方面也适应了组织发展的需要。
- 这一概念遵循 Runco对“个人创造力”的描述；它也类似于Niu和 Sternberg的“个人创造力”概念，以及创造力的发展概念。
- 蒙格，他的經典著作《窮查理的普通常識》開啟了人們對於思維模型的重視。
此外，對於創造力的詳細特徵以及如何創造，有不同的方法。 这篇文章的重点是从政策和哲学的角度反思我们所处的位置和前进的方向，并作为我们下一篇关于下一代人工智能的更具技术性的文章做铺垫。 当前，SDN尚处于发展的初级阶段，仅就SDN的定义，市场上就有着多种说法。
隨著平臺層的鞏固，模型繼續變得更好/更快/更便宜，模型存取趨於免費和開源，應用層已經成熟，創造力已經蓄勢待發。 對於一直沒法訪問 LLM （大型語言模型）的開發者來說，面向探索和應用開發的閘門現在已經打開。 新的技術，如擴散模型（diffusion models），降低了訓練和運行推理所需的成本。 開發者的存取權限從封閉測試版擴展到公開測試版，而且在某些情況下甚至是開源的。 已經有許多研究顯示，繪畫對於紓發情緒、培養抗壓性、增強記憶力是有所幫助的，藝術治療師 Megan Carleton 曾透過讓他們繪畫的方式治療過阿茲海默症或其他疾病的病人，這項活動對他們的病情是有所改善的。
一、将胜任能力模型融会到公司的甄选体系中，以此保证参与招聘决策的每个人都依据共同的标准，而该标准应该是同优良业绩密切相关的。 培养他人，是管理者必须具备的关键特征之一，主要表现在给下属提供建设性的反馈意见，当下属遇到困难时给予安慰和鼓励，通过各种指示、建议或其他指导方式培养下属。 (六)环境最后，没有一个支持性的环境，上述我们讨论的内在品质将是空话。
那些已经达到了伟大水平的人，随后可能会被后代认为已经达到了Big-C的水平。 其他 Pro-c 创作者可能会陷入创作停滞并完成他们的职业生涯，而无需做出任何额外的重大贡献。 例如，在学术领域，有一些教授达到终身教职，并不断实现和争取新的和不同的想法和研究——但也有其他教授可能获得终身教职，实际上在精神上退休。 在得到一份固定工作的保证后，这些人可能不再是富有成效的创造者，而是进入停滞的最终目的地。 另一个例子是西蒙顿对年龄和成就之间关系的广泛研究（参见西蒙顿，1997 年的评论）。 他的工作表明，Big-C 级别的创造性产出始于 20 多岁，在接近 40 岁的某个时间点上升到最佳值，然后逐渐接近零产出。
虽然这些资源的水平是个体差异的来源，但形成个体差异的更重要原因却常常是选择使用什么资源。 另一种可能性可能只是，创造力的发展与创造力的领域特异性与一般性之间的实际关系比简单的线性关系更复杂。 无论我们如何预测关系会以一种或另一种方式形成，实际数据可能会认为有太多不同的因素在起作用。 很明显，mini-c 级别的许多创造力是特定于领域的。 需要注意的是，在我们的模型中， little-c不再纯粹是“日常创造力”的同义词。 日常创意的想法可以从 mini-c 扩展到整个 Pro-c 中的 little-c。
然而，尝试使用 little-c 类别对学生的创造性见解进行分类也可能过于严格——导致这些见解被忽视（而不是被认可和培养）。 例如，一个了解行星的四年级学生可能对为什么冥王星应该或不应该被视为行星有独特且具有个人意义的见解。 如果 little-c 类别是 Big-C 的唯一替代品，那么该学生的创造性见解可能会与天文学研究生的创造性见解相提并论，甚至是在探索频道的一个部分中讨论该主题的专业天文学家媲美。 在这种情况下，四年级的学生甚至被隐含地接受了不公平的标准。
今天，這些模型已經非常擅長一般題材的短/中篇寫作（但即便如此，一般也是用來反覆運算或作為初稿）。 隨著時間的推移，隨著模型變得更好，應該可以預期會看到更高品質的輸出、更長形式的內容和更好的垂直向內容。 機器可以分析一組資料，並找出其中存在的、適用大量用例的模式，不管這些用例是欺詐還是垃圾郵件檢測，預測交付的 ETA （估計到達時間），或預測接下來要展示什麼樣的 TikTok 影片給你。 這就是所謂的「分析人工智慧」（Analytical AI）或傳統人工智慧。 ● 在计划实施过程中，进行适当监控和指导，对责任做具体落实，对方案计划的执行效果进行跟踪、反馈和改进。 定义：能够迅速理解上级意图，形成目标，整合资源，制定具体的、可操作的行动方案，并监督计划实施的能力。
我们并不是说该模型代表了一个“锁步”的发展进程，其中 Big-C 创造者在成为杰出创造者的过程中必须经历每个类别（或“阶段”）。 相反，该模型提供了一个框架，用于对不同层次的创意表达进行概念化和分类，并指出创意成熟的潜在路径。 例如，在生命的早期，典型的创作者可能会开始发挥他的创造力并探索mini-c 当他或她发现新事物时。 尽管我们没有看到任何具体的年龄限制，但大多数人会在生命早期首先体验mini-c 。 Mini-c可以受到老师、家长和导师的鼓励，以帮助创造力成长。
在市场营销中，人工智能分析用户的行为模式，使企业可以通过高度个性化的内容来定位客户。 职系和序列的划分是公司进行职位管理的基础和重点，也是胜任力模型构建的基础。 通过职系分类，可以为员工设立多条职业发展通道，同时，通过序列划分，可以明确不同职位能力素质的差异，实现对员工的区别管理。 归纳法有具体的行为做依据，开发出的胜任力模型最能贴近企业现实，应用起来的效果好。 缺点是开发过程耗费时间和精力很大，又需要特殊的行为事件访谈能力，操作难度亦很高。
