5月30日第五周 ai快报 #热点新闻事件 围绕地缘局势、全球经济、AI 科技、公共卫生与医疗四大板块展开解读,梳理本周全球核心事件与长远影响: 国际局势 & 全球经济 波斯湾美伊博弈加剧,霍尔木兹海峡航运风险上升,地缘冲突会顺着物价、汇率传导至大众生活,全球安全与外交规则面临挑战。虽地缘摩擦不断,但全球经济展现出较强韧性,全球化并未消亡,只是转型为多中心网状格局,适应力成为当下就业与发展的关键。 AI 科技领域 技术落地:AI 机器人开始适配真实居家的复杂环境,正式从虚拟信息处理转向现实物理场景,同时也带来数据隐私隐患。 成本与行业格局:AI 算力成本问题凸显,巨头一边推出降本模型,一边严控支出,按量计费或将成为 AI 服务主流。 资本与信任:头部 AI 企业估值走高,行业竞争从 “比拼性能” 转向 “比拼安全与可靠性”;AI 搜索频繁出现信息幻觉,提醒大众需建立求证、思辨的使用习惯。 公共卫生 & 医疗 刚果再度暴发埃博拉疫情,叠加当地战乱、民众信任不足,大幅提升防疫难度,也为全球公共卫生防御体系敲响警钟。与此同时,AI 与肿瘤治疗结合落地,远程诊疗、智能监测逐步普及,AI 正在拓展医疗服务边界,优化患者就医体验。 整体总结 当下世界深度相互依存,各地事件环环相扣。变化、风险与机遇并存,本期倡导大众在信息浪潮中保持清醒、善意与好奇心,正视全球变局。
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珍惜你身边的创赛人 如果你的身边真的有人, 在打挑战杯、国创赛, 甚至已经校赛出线在熬夜备赛 我建议你, 珍惜这种人 不是因为他们一定多厉害, 也不是因为这个比赛多有含金量 更不是因为他们拿了奖就真能创业。 而是这种人身上的特质很少见, 他们不满足于大学光阴虚度 很多人大学几年, 按部就班上课、考试、刷手机、等毕业。 但他们不一样。 他们会因为一个问题, 去查一整晚资料; 会因为一个数据不够严谨, 改了又改,反复验证 会因为评委一句质疑, 把数个日夜的努力推翻重来; 会因为路演讲得不好, 一遍又一遍站在空教室里练到嗓子哑。 特质最凸显的是项目负责人 这种人认知不低 执行能力强 抗压能力强 善于团队协作或者个人能力突出 胜负欲也很旺盛 这群人会发现问题, 会解决问题, 会把一个想法变成方案, 会把一页PPT讲到别人愿意相信, 会在被否定以后, 还能继续往前走。 这些能力, 课本不会直接教你。 考试也很难考出来。 但它会在未来很多关键时刻, 真正拉开人与人之间的差距。 你跟这样的人待久了,或者直接加入他的项目 不是非要他教你什么。 而是你的信息密度、 思维方式、 做事节奏, 都会慢慢被拉上去。 人和人之间的差距, 很多时候是不知不觉差出来的。 你身边的人, 就是你的信息环境。 你每天听什么, 看什么, 聊什么, 最后都会变成你的一部分。 所以一定要靠近 那些愿意探索进取的人。 他们不是在过家家, 他们是在提前和未来打交道。 你离这样的人越近, 你被拉上去的概率就越高。#中国国际大学生创新大赛 #挑战杯 #大学生创新创业大赛
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刹住“竞赛内耗”之风:当技能比拼沦为生产与廉洁的双重负担 近年来,技能竞赛在各类企业中被视为提升员工素质、弘扬“工匠精神”的重要抓手。然而,当下不少企业的技能竞赛已逐渐变味:从初衷良好的岗位练兵,异化为一场场耗费大量人力物力、干扰正常生产秩序,甚至滋生基层微腐败的“表演赛”。这种脱离实际、徒有其表的“竞赛内耗”,必须引起高度警惕,并坚决予以摒弃。 首先,这类竞赛已严重冲击企业的正常生产经营逻辑。许多企业为了办一场“上档次”的竞赛,需要提前数月组建专班、封闭集训、搭建专门赛场、采购专用耗材。参赛的骨干员工被迫脱离生产一线,准备工作所消耗的物料往往数倍于常规生产单耗。更令人担忧的是,竞赛项目常与日常操作规程脱节——追求的是极致的速度或高难度的奇技,而非实际生产中的稳定性、经济性与安全性。结果,竞赛上的“冠军”未必是生产线的“能手”,而为此付出的管理成本与生产损失,最终却要由整个企业承担。 更为隐蔽且危险的,是技能竞赛催生的“微腐败”生态。当竞赛名次与晋升、职称、绩效奖励直接挂钩时,它就成了一块“利益奶酪”。于是乎,赛前“划重点”、漏题;赛中“人情分”、关系分;赛后通过非正规渠道修改成绩或争抢荣誉等现象时有发生。更有甚者,部分基层管理者和“种子选手”通过虚报集训耗材、虚构外聘教练费用等方式套取经费。这些“微腐败”单笔金额虽小,却像白蚁一样啃噬着企业的公平根基。普通员工看到的是“竞赛靠关系、名次内定”,便不再相信技能改变命运,工作积极性随之瓦解。 本质上,这种变味的技能竞赛是一种管理上的“形式主义”。它的出现,源于部分管理者对“人才建设”的片面理解——把竞赛当作政绩工程,重“赛”轻“干”,重“名次”轻“实效”。当企业把大量资源投入到脱离实际生产的竞赛表演中,就等于挤占了真正的技术研发、精益改善和质量管控资源。 要扭转这一局面,必须对现有技能竞赛体系进行根本性变革。一是坚持“从生产中来到生产中去”的原则,取消一切脱离岗位实际的表演性项目,将竞赛嵌入日常生产的KPI,用实际的产品良率、故障排除速度、节能降耗指标来比试,而非另起炉灶。二是建立严格的廉洁防火墙,关键环节如命题、评分需引入第三方或跨部门交叉监督,对违规“搞运作”的人员实行一票否决。三是转变激励导向,降低一次竞赛名次的含金量,延长技能考察周期,
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华为韬(τ)定律和职位技能 华为韬(τ)定律和职位技能新常态 多物理场仿真 个人记忆中上次因华为改变影响到很多公司需要改变职位和技能的是鸿蒙开发,不管大家如何看待华为,个人认为这次的韬(τ)定律也是,一开始看的时候没感觉,直到多次看到三维堆叠结构和多物理场后,才发现该定律并不是0-1的东西,除了XKL职位中可以看到,印象中今年CX和TJ等公司也出现了,至于混合键合和3D堆叠技术也是同理,我不是理科生,依靠微薄的概念逻辑能力,判断他们是伴生关系,后面用AI查询了下,先进制程下自热、机械应力、电迁移等效应不可忽略时,多物理场必然涉及,只是光热电的情况不同,有重新复盘了下涉及该关键词的公司职位,得到数据后基本确定了我得一些想法,虽然不完全正确,但作为求职参考是足够的。 1、在职位和技能已经慢慢有一些公司在使用或者提到的当下,韬(τ)定律并不是0-1的理论期,而是正在工程化应用的阶段,工程化对应的就是公司的职位技能需求; 2、保守看可以观察下华为接下来的产品,职位技能的变化是因,华为的公布是果,科技封锁导致需要一个国产化路径,摩尔定律的物理极限是根本矛盾,对于自媒体可以赢灭,对于求职需要做决策的人来说,必须用自己的职业生命来赌未来趋势; 3、华为的一些变化的确是在体现一些方向,鸿蒙开发是,IPD是,鸿蒙智家是,我相信韬(τ)定律一样也是; 4、多物理场、COW、混合键合、AI for EDA和3D都是,去年一些职位的人跳槽能选的公司很少,甚至目前也很少,但我相信再过2-3年,相关技能的职位会更好跳槽,对于一些在职的人来说,在初生阶段换方向的代价很高,反而熬才是最佳策略,个人也让学员做过一些测试,收集来的数据也显示的确是这样; 5、难,不论是设备厂还是存储厂和设计厂,很多问题是没有参考经验的,不想鸿蒙开发,熟悉设计思路和语言就能很快上手,这块相关职位的技能推进难度会比较大,多数都会设计跨行业跨学科的问题。 6、学习能力和开放心态,随着知识面和技能面的增加,学习能力也成为必然,这也是我最近半年相关公司offer学员聊到最多的问题,有得职位不是仿真光热电,甚至是算法结合材料/能动/机械,我相信这样的情况会成为高新制造业的常态,AI for EDA/CAE/CFD/CAD是职位趋势也是高薪关键。 7、现状是我们不论是设备还是软件都跟老美还有差距,但在工程化的过程中,我相信会熬出几个高质量企业,更会淘汰一些企业
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