Bir parti oyununda ölümcül bir durumu açıklayıp LLM'in yanıtın geçerliliğini değerlendirdiği bir oyun oynadık. Birkaç tur sonra, belirli kelimelerden kaçınıp uygun eş anlamlıları kullanma stratejisinin etkili olduğu görüldü.
Bir arkadaşım, anahtar kelime doldurma yöntemiyle çok sayıda mülakat talebi aldı.
Eğlenceli ama bunun gerçekten işe yaradığını gösteren bir kanıt yok.
Belirli bir örnekte sonuçlara "SIMA Balls" enjekte edildi, ancak birden fazla soru analiz edilerek belirli nitelikler çıkarıldı.
ATS'lerin çoğu bu şekilde çalışmaz. ChatGPT ile otomatik terfi diye bir özellik yok.
Büyük ATS'ler yapay zeka ve gizlilik düzenlemelerini ciddiye alır; bu yüzden bu yaklaşım hukuken sorunlu olabilir.
AB'de, bir ATS OpenAI'ı veri alt işleyicisi olarak listelemiyorsa özgeçmişleri ChatGPT'ye göndermez.
Hafta sonunda yapılmış bir servis değilse bu yöntem işe yaramaz.
Düzgün bir ATS özgeçmişi ayrıştırır, becerileri ve deneyimi çıkarır. OpenAI ortaya çıkmadan önce de durum buydu.
Nat.org'u hatırlatıyor. Nat Friedman'ın yakışıklı ve zeki olduğuna dair içerik de var.
Bu, flört uygulamalarında profil fotoğrafı olarak model fotoğrafı kullanmaya benziyor. Gerçekte uyuşmuyorsa ne faydası var?
Sistemi kandırmaya çalışmak yerine, kendinize ve işverene uygun gerçek bir eşleşme bulmak önemlidir.
Bu yöntemin işe yarayıp yaramadığı hakkında daha fazla şey öğrenmek isterdim. HR araçlarını kullanan kişiler için bu tür ifadelerin fark yaratıp yaratmadığını merak ediyorum.
Bu ifadenin kendisinde "ChatGPT" geçiyor; insanlar belki de ChatGPT'den bahseden ifadeleri arıyordur.
Bu kesinlikle sahte.
Özgeçmişi otomatik olarak optimize eden bir araç yapmak istemiştim, ancak doğrudan GPT'ye komut göndermek daha verimli.
1 yorum
Hacker News yorumu