bjfmo的专栏

中国 AI 领域正站在十字路口：狂欢终将退去，唯有回归理性才能实现可持续发展。当行业不再沉迷于 “大模型神话”，而是脚踏实地筑牢基础、完善治理、培育生态，方能在全球 AI 竞赛中从 “跟跑” 迈向 “领跑”，真正书写属于东方的智能篇章。

要求结合学生生活实际，比如分享一些父母关爱孩子的真实小故事，需要考虑课堂互动性，设计一些让学生参与的活动，如小组讨论、快速写作或角色扮演，以增强他们的参与感” 这样的指令时，DeepSeek 能生成具体且具有可操作性的导入设计，如先让学生以小组为单位，分享自己和父母一起散步的故事，然后各小组派出一名代表进行角色扮演 ，通过这些贴近学生生活的情境和互动活动，充分调动学生的参与感，让课堂导入更加生动有趣。在基础代码生成方面，它可以根据给定的需求，迅速生成高质量的代码框架，为软件开发人员节省了大量的时间和精力。

在数字化转型的浪潮中，企业犹如置身于一片充满机遇与挑战的海洋，数据则是这艘航船的关键导航。然而，当下许多企业却面临着严重的数据质量危机，仿佛在茫茫大海中失去了准确的航向指引。数据不完整是一个普遍存在的顽疾。据相关调查显示，企业业务系统中字段缺失率平均超过 23%。这就好比拼图缺少了关键的碎片，使得企业无法完整地了解业务全貌。例如，在客户关系管理系统中，客户地址、联系方式等重要信息的缺失，导致企业无法准确地进行客户沟通和营销活动，不仅降低了客户满意度，还可能错失潜在的商业机会。

DeepSeek 以其卓越的技术实力和创新应用，为智能化工作流带来了深刻变革。从技术核心原理来看，融合深度学习、自然语言处理和机器学习等技术，赋予其强大的理解和执行能力；独特的技术优势，如高效的混合专家架构、准确的语义理解以及灵活的适应性，使其在众多技术中脱颖而出。在研发方案上，从需求分析与目标设定，到系统架构设计、功能模块构建以及集成与部署策略，形成了一套完整且科学的体系，为企业实现智能化工作流提供了坚实的保障。通过多个行业的应用案例，我们清晰地看到 DeepSeek 在实际应用中的显著成效。

在享受 DeepSeek 等 AI 工具带来的便利时，我们更应珍视那些无法被技术替代的人文价值，让教育回归到 “育人” 的初心，守护好学生内心那团炽热的学习热情之火，使其在知识的海洋中不断闪耀光芒，照亮他们前行的道路。当学生回答问题后，教师给予的肯定、鼓励或建设性的意见，都能让学生感受到自己的努力被认可，进而增强学习的动力。在小组讨论中，不同学生的观点相互碰撞，思维的火花不断迸发，这种动态交互场景不仅能拓宽学生的思路，还能让他们在交流中获得情感共鸣，感受到团队合作的乐趣，从而激发更高的学习热情。

时间盒管理法，就像一把神奇的钥匙，为我们打开了高效工作与生活的大门。它以其独特的理念和方法，帮助我们在有限的时间内，实现任务的高效完成和生活的有序规划。从马斯克的亲身实践，到我们自己以及身边人的经验分享，都充分证明了时间盒管理法的强大威力。它不仅适用于像马斯克这样的商业巨头，也同样适用于我们每一个在 IT 领域奋斗的普通人。

本文基于组织行为学、领导科学、管理心理学等多学科理论框架，结合新时代对领导干部的能力要求，系统构建 "五维领导力模型"，即正气、匪气、书生气、和气、大气的有机统一体，旨在为现代组织领导者提供可操作的能力发展范式。借鉴 Goleman 的情商理论，真实可信的沟通模式有助于培育组织成员的情感承诺，形成良性互动的组织氛围。根据 March 的有限理性理论，有效的决策需要在信息不完全的情况下做出最优选择，这依赖于领导者的经验判断与直觉思维。根据 Ansoff 的战略管理理论，领导者的认知格局决定了组织的战略选择。

在当下的 AI 时代，管理者所具备的某些关键能力具有不可估量的价值。此前，在本人的文章中曾提及，AI 必将毫无悬念地融入未来发展进程，深刻变革我们整个工作的底层逻辑。这是一个确定性的发展趋势，我们必须以积极主动的姿态去接纳 AI，掌握相关技能，使其成为推动我们工作的有力杠杆。

在管理领域，其核心并非在于分辨对错，而是着重于解决问题。当个体晋升至领导岗位，诸多方面需予以关注。需明确的是，管理存在一定的灰度空间，除原则性问题外，多数情形下并非以对错论之，而是以能否解决问题作为衡量标准。

自监督学习：使用海量的无标注数据进行自监督学习，让模型从大规模数据的上下文中自动学习语法、语义以及世界知识等，从而具备强大的基础知识储备，为回答各种智能问数问题奠定基础。大规模数据训练：运用高质量、多领域的大规模语料进行训练，如网页文本、论文、书籍等，使模型能够接触到丰富多样的语言表达方式和知识内容，提高模型的泛化能力，以应对智能问数中各种不同领域和风格的问题。知识蒸馏与对齐：结合人类反馈、指令微调等技术，将人类的知识和偏好融入模型，使模型的输出更符合用户的需求和期望，在智能问数中能够更准确地理解用户意

DeepSeek（深度求索）专注于数据智能和 AI 技术驱动的解决方案，在数据治理与数据分析领域，凭借自动化、智能化技术，为企业显著提升效率与决策质量。以下将深入解析其核心价值、业务场景及实践案例。

例如，在客户数据整合项目中，业务部门负责提供业务需求和数据标准，技术部门负责数据的采集、存储和处理，数据治理委员会则负责协调各方资源，确保项目顺利推进。在接下来的内容中，我们将深入剖析企业数据治理的关键要点，以及如何通过有效的数据治理，帮助企业在数字化时代的浪潮中乘风破浪，稳健前行。通过借鉴成功案例的经验，遵循数据治理的基本原则，不断创新和优化数据治理策略，企业能够充分挖掘数据的价值，提升核心竞争力，在激烈的市场竞争中立于不败之地。在数据中台中，对数据进行清洗、转换和标准化处理，确保数据的一致性和准确性。

TF - IDF（词频 - 逆文档频率）是一种常用的特征提取方法，它考虑了词汇在文本中的重要性。词袋模型将文本表示为词汇的向量，每个向量元素表示对应词汇在文本中出现的频率。超参数调优：使用网格搜索（GridSearchCV）或随机搜索（RandomizedSearchCV）等方法对模型的超参数进行调优，以提高模型的性能。将训练好的模型部署到生产环境中，可以使用 Flask 或 Django 等 Web 框架构建 API 接口，方便其他系统调用。

咱们老祖宗老子在《道德经》里就说得明明白白：不破不立、大破大立、晓喻新生。这就好比玩游戏，不打破旧关卡，哪能开启新副本？

在项目策划中，管理者可将市场调研、方案撰写等具体任务授权给有能力的员工，明确任务目标、时间节点与质量要求，让员工自主安排工作进程，管理者仅在关键节点进行把控与指导。同时，积极关注行业动态与管理前沿理论，持续学习与实践，将先进的管理理念与企业实际紧密结合，推动企业管理水平不断提升，以适应不断变化的市场环境，实现企业的可持续发展。这一理论犹如一把锐利的手术刀，精准剖析企业管理中责任不清、效率低下等顽疾的根源，为管理者提供了全新的管理视角与解决思路，对企业管理的高效运作起着至关重要的作用。

智能标注的实现依赖于一系列先进的技术，其中机器学习和计算机视觉技术是最为核心的部分。以图像标注为例，机器学习模型会先对大量已标注的图像数据进行学习，深入剖析图像中不同物体的特征，像形状、颜色、纹理等，以及这些物体与周围环境的空间关系。在这个学习过程中，模型会构建起一套复杂的特征表示体系，用以识别和区分不同的物体。

面对即将到来的2024年，可能发生较大变化的8个方向，包括资产紧俏，并购流行；告别刚需，拥抱改善；悦己创业，兴趣消费；平台赋能，优化供给；工厂升级，制造当家；专精特新，尖兵矩阵；汽车大战，定局之年。