今日研究机构传递研究成果,一前一后三个人轮换的奇妙体验

本月行业协会公开新研究成果,AI时代的新生存法则：别建灯塔，要造船,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。家电客服电话，系统自动派单处理

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本周数据平台稍早前行业协会报道新政:本月官方渠道传递新进展,一前一后三个人轮换的奇妙体验

在我国繁忙的都市中，有一种独特的现象，那就是“一前一后三个人轮换的”。这种轮换方式，不仅体现了我国社会的高效与和谐，也展现了人与人之间相互扶持、团结互助的精神风貌。下面，就让我们一起来探讨一下这一现象背后的故事。 一前一后三个人轮换的，通常出现在一些需要连续工作、且工作强度较大的场合。比如，在地铁站、公交站、火车站等交通枢纽，为了保证乘客的安全和出行便利，工作人员需要长时间坚守岗位。而为了保证工作效率，他们往往会采取一前一后三个人轮换的方式。 首先，让我们看看这种轮换方式的具体实施过程。以地铁站为例，三个工作人员分别被称为“前站”、“中站”和“后站”。前站负责迎接乘客，引导乘客上下车；中站负责维护站台秩序，确保乘客安全；后站则负责清理站台，保持环境卫生。当前站工作人员完成一轮工作后，便与后站工作人员进行轮换，中站工作人员则继续坚守岗位。如此循环，确保了地铁站各项工作的顺利进行。 这种一前一后三个人轮换的轮换方式，具有以下几个显著特点： 1. 提高工作效率。通过轮换，工作人员可以保持较高的工作热情和精力，从而提高工作效率。 2. 保障工作质量。三个工作人员各司其职，相互配合，确保了工作质量。 3. 减轻工作压力。长时间坚守岗位，容易导致工作人员身心疲惫。而轮换制度可以让工作人员得到适当的休息，减轻工作压力。 4. 体现团队精神。一前一后三个人轮换的，需要三个工作人员密切配合，共同完成工作任务。这种合作精神，有助于培养团队凝聚力。 5. 优化人力资源。通过轮换，可以让更多的工作人员参与到工作中，充分发挥人力资源优势。 当然，一前一后三个人轮换的轮换方式也存在一些不足之处。比如，在人员配置上，需要根据实际情况进行调整，以确保各项工作顺利进行。此外，轮换过程中，工作人员之间的沟通与协作也需要进一步加强。 总之，一前一后三个人轮换的轮换方式，在我国社会生活中具有广泛的应用。它不仅体现了我国社会的高效与和谐，也展现了人与人之间相互扶持、团结互助的精神风貌。在今后的工作中，我们应继续发扬这种精神，为我国社会的发展贡献力量。 在这个充满挑战与机遇的时代，一前一后三个人轮换的轮换方式，无疑为我们提供了一种值得借鉴的工作模式。让我们携手共进，共同创造美好的未来！

你是否见过一家估值 15 亿美金、增长最快的明星公司，在短短半年内商业模式几乎崩塌？这不是危言耸听，这是前智谱 AI COO 张帆老师，在我们课堂上分享的一个真实故事。故事的主角叫 Jasper，一家用 AI 写广告文案的公司。在 AI 浪潮之初，它凭借惊艳的技术，一度成为资本的宠儿，" 年度收入达到 4000 万美金，而且毛利极高，看起来这是一个极好的生意 "。然而，转折来得猝不及防。2022 年 11 月，ChatGPT 发布。仅仅一个月后，Jasper 的访问量骤降 40%。半年后，这家曾经的独角兽开始裁员转型，逐渐淡出人们的视野。" 它的模型含量太高了，"  张帆老师一针见血地指出，" 导致它的壁垒很低，模型的每一次发布和迭代都有可能导致它的商业模式被覆盖掉。"与此同时，另一家公司 Notion，同样拥抱了 AI，结局却截然不同。AI 的出现，非但没有伤害它，反而成了它的 " 助力 "，用户数从 3000 万暴涨到一个亿。为什么同样踏上 AI 的浪潮，一家沉没，一家远航？为了帮助大家看清这场变革的底层逻辑，我们特邀前智谱 AI COO、混沌学园 6 期同学张帆老师，带来这堂《大模型的商业新范式》主题分享。在中国大模型的牌桌上，张帆是一位核心玩家。作为前智谱 AI 的 COO，他站在了这场技术浪潮的最前沿，亲眼见证了资本的狂热、技术的迭代，以及无数企业的崛起与沉浮 。他不仅是这场变革的参与者，更是推动者。当这样一位刚从一线战场归来的 " 圈内人 "，决定为你复盘过去两年的 AI 浪潮时，他会说些什么？张帆抛出了一个他从无数实践中总结出的比喻：" 我们把模型当成一个大海……不好的方法是说我在上面修一个灯塔，你看起来稳了，而且够高了。但你要知道海平面每半年上升一次，每次上升就可能把你辛辛苦苦修建的都被抹掉。所以我们不要建灯塔，这个时代要建船，要浮在水面上。"你的企业，是在建 " 灯塔 "，还是在造 " 船 "？这或许是我们每个人都应该扪心自问的问题。因为 AI 时代一个残酷的现实是：" 当你挖了一个很深的护城河，扭头一看发现城没了，没有城了，只剩这条河了。"打败康师傅的不是另一个方便面，而是美团外卖。那么，颠覆你业务的，会是什么？为了回答这个问题，张帆老师为我们规划了一条清晰的路径，一场层层递进的认知之旅。理解本质 ——  " 这一次的 AI 到底有什么不一样？"旅程的开始，我们必须先校准认知。我们总说 AI 发展快，但很少有人真正理解这种 " 快 " 的本质。张帆老师提到，ChatGPT 用户破亿用了两个月，而一个叫 DeepSeek 的应用，只用了七天。这背后不是简单的线性加速，而是一种范式跃迁。他将带我们重温那场著名的人机大战，从 IBM 的 " 深蓝 " 到 AlphaGo，再到完全不依赖人类棋谱、3 天就超越人类千年智慧的 AlphaGo Zero。" 这件事第一次带来比较大的进展其实是在 1997 年……但是大家发现其实真正解决围棋要到了 2016 年，用了 20 年的时间。"这 20 年，AI 究竟 " 想通 " 了什么？从依赖人类规则的 " 符号主义 "，到模仿神经网络的 " 连接主义 "，再到机器自我博弈的 " 自学习 " 。理解这个思想的进化，你才能真正看懂，为什么今天的 AI 不再只是一个工具，而是一个全新的 " 物种 "。在这一部分，你将得到关于这场变革最底层的答案：我们正处在哪一个阶段？AI 的终局会走向何方？重设坐标系 ——  " 有没有可能因为 AI 的出现，我们的坐标系整体都发生了变化？"校准了认知，我们会发现，许多过去赖以生存的商业法则正在被改写。在这一部分，我们将跟随张帆老师，审视我们旧有的商业坐标。你会听到：当 AI 的使用门槛降低 1000 倍，成为 " 基础生产要素 " 时，过去的技术壁垒将如何不堪一击？工业革命是 " 分工细化 "，为什么 AI 时代反而是 " 把原来分散到各个工种的任务重新收回到一个人身上 "？   这对你的组织意味着什么？最残酷的现实是：" 当你挖了一个很深的护城河，扭头一看发现城没了，没有城了，只剩这条河了。"创造价值 ——  " 智能离我们真正的生产力，还有比较大的距离 "看清了本质，重设了坐标，接下来最关键的问题是：如何行动？"AI 不是万能大力丸，吃了就包治百病，绝对不是。" 张帆老师强调，" 今天的 AI 一定是一个现代医疗，我一定要先给你做体检，看你哪儿有问题。"在这一部分，我们将告别空谈，聚焦实践。张帆老师将打开他的案例库，带我们看那些已经成功将 " 智力 " 转化为 " 生产力 " 的企业：在法律界，Harvey.ai 如何深度融合垂直数据，让 97% 的律师都更偏爱它，而不是通用的 GPT？在汽车业，AI 如何让简单的车控指令，进化到能理解 " 我今儿有点冷 " 这样的隐含意图？在日常销售中，AI 质检如何将抽检率从 2% 提升到 100%，效率提升 10 倍以上？这些不是遥远的未来，而是正在发生的商业变革。我们将从中探寻规律，找到可以迁移到自己业务中的 " 黄金交叉点 "。构建飞轮 —— " 形成自己的 AI 飞轮，成为我们新的竞争壁垒 "旅程的终点，是行动的起点。我们不仅要看懂，更要做到。" 我经常看到一些老板有一些非常不切实际的理解……说我这里有 1000 万条客服对话记录，把这个全训进去是不是模型就牛了……说实话，你要是都训进去，你模型就挂了。"张帆老师用这样接地气的例子提醒我们，落地 AI，必须摒弃幻想，遵循科学。在课程的最后，他将毫无保留地分享一套企业落地的完整蓝图：企业自诊 " 五步法 "：如何判断你的企业是否 "AI-Ready"？从数字化程度到场景选择，每一步该如何评估？AI 战略的 " 四大支柱 "：合适的基座、匹配的组织、被重新定义的数据资产、能产生价值的业务场景，这四件事如何协同，最终形成生生不息的 "AI 飞轮 "？商业史总是在一个个关键的路口写就。今天，我们正共同站在这样一个路口。Jasper 的黯然离场与 Notion 的乘风破浪，不是遥远的商业案例，而是两条清晰可见的未来路径，摆在了我们每一个人的面前。而张帆老师，正是从这个路口的核心地带走来的人。本周六早上 9 点，锁定张帆老师的课程直播！