鲶鱼效应

挪威人在海上捕得沙丁鱼后,如果要让沙丁鱼活着抵港,往往要在鱼槽中放上一条鲶鱼。有了这条鲶鱼,沙丁鱼会一改生性懒惰、不爱运动的习性,四处游动,最后才能活着回到港口。
 
受此启发,很多公司都特别注重“鲶鱼效应”在人才激励上的作用。
英特尔价值体系中有一条是“建设性对抗”,不管什么级别的员工都有自由发表意见的权利,可以随时指出他人的不足,哪怕显得咄咄逼人。这种方式可以促使人们尽快发现问题并加以改善。这种对抗风格的“鲶鱼”文化主要还是和行业特性有关,根据摩尔定律,每18个月CPU的性能提升一倍、价格下降一半,快速的产品更新让人们只能通过竞争和碰撞来快速解决问题。
 
ADI所在的模拟芯片行业,由于技术复杂、门类专,一个工程师做5年刚起步,10年才算上手,人才培养周期长、难度高,因此ADI的文化更强调尊重与和善,注重说话的方式方法,顾及谈话对象的感受。ADI所要的“鲶鱼”更多的来源于员工自身。但是如果聪明人内心中的“鲶鱼”游动得太多,文人相轻的事便会出来,这个并不奇怪,因为所有的聪明人都希望自己比别人强。
 
那么对聪明人来说,怎样才能控制住这条自傲的“鲶鱼”呢?首先,不要把职业晋升和他人眼中的成功当成自己的唯一目标。人的爱好和职业发展的平台是决定职业寿命的关键因素。爱好有多深、平台有多大决定了他在这个领域的探索有多深、自我实现的空间有多大,也最后决定了一个人长期的真正市场价值。此外,并不是所有人都擅长管理,在技术领域的职业发展通道上,公司一样会为员工设计充分合理的晋升管道。
 
很多人在接受老板分派的任务时往往比较被动,不知道老板布置这项工作的目标和意义,边做边抱怨,将负面情绪逐渐放大。尤其是聪明人,通过自己的解读在做的时候,越做越觉得自己比老板聪明,一旦老板不认可自己加班加点赶出来的东西,负面情绪便会被激化,怨言、隔阂随之而起。其实破解这种隔阂的办法很简单,人要学会主动沟通。在接受任务时,把你的理解和困惑与老板做个充分的交流。毕竟老板阅历深、眼界广、信息量大,且把这种沟通当成学习和换位思考的过程。聪明而又带点自负的员工此时万万记住,与人沟通的过程不是试图挑战他人权威、证错的过程,而是一个平等与相互尊重的交流过程。
 
从人们踏入职场的那一刻起,外部与内心中的“鲶鱼”便时时游弋。当你无法改变外部环境时,不妨先行驾驭好内心中“鲶鱼”的游速,以免快则自负,慢则怠工,唯其从容方显智者的职场气度。

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### DeepSeek 模型与鲶鱼效应 DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的大规模语言模型,其设计目标是通过高效的学习机制来提升自然语言处理能力[^4]。然而,“鲶鱼效应”并非直接来源于机器学习领域,而是经济学和社会学中的一个比喻概念,指的是在一个相对稳定的环境中引入外部竞争因素,从而激发内部活力并提高整体效率。 在机器学习中,这种“鲶鱼效应”的理念可以通过多种方式体现: #### 1. 数据集多样性 为了训练像 DeepSeek 这样的大型语言模型,通常会使用来自互联网的海量数据作为输入源。这些数据包含了各种主题、风格和观点的内容,类似于向平静的池塘中投入鲶鱼,使得模型能够接触到更广泛的信息范围,进而增强其泛化能力和适应性[^5]。 #### 2. 对抗训练方法 对抗训练是一种常见的技术手段,在此过程中,研究人员故意制造一些困难样本或者噪声干扰给模型学习过程带来挑战。这就好比是在养殖鱼类时加入活跃好动的鲶鱼一样,促使被训练的对象不断调整优化策略以应对新的情况,最终达到更高的性能水平[^6]。 #### 3. 多模态融合 正如提到的人类视频学习案例所示(GO-1大模型)[^1], 当前许多先进AI系统正在探索如何有效整合不同形式的数据资源(如文本、图像以及视频等),以便更加全面深入地理解世界。这种方法也可以看作是对传统单一模式训练体系的一种革新尝试——即通过引入额外维度上的刺激要素(例如视觉信息),进一步推动整个系统的进步与发展。 ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/deepseek-cx35") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek/deepseek-cx35") input_text = "Explain the catfish effect in machine learning:" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_length=100) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ``` 以上代码片段展示了如何利用预训练好的 DeepSeek CX35 版本生成关于某个话题的回答实例。 ---
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