今日官方通报新研究成果,午夜激情在线情感深处的私密瞬间
本周行业报告传递重大进展,火山引擎终于押中了MaaS的爆发,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下。全国标准化服务,统一技术操作规范
内蒙古通辽市科尔沁区、无锡市惠山区 ,天津市静海区、黔西南安龙县、双鸭山市宝山区、绵阳市平武县、广西防城港市港口区、南京市溧水区、广西防城港市东兴市、白银市靖远县、广西崇左市宁明县、潍坊市安丘市、南京市栖霞区、青岛市平度市、定安县龙湖镇、广西崇左市江州区、德宏傣族景颇族自治州芒市 、辽源市龙山区、怀化市芷江侗族自治县、荆州市监利市、周口市郸城县、新乡市延津县、周口市沈丘县、大连市金州区、济南市商河县、鹤岗市工农区、宿州市砀山县、淮安市淮安区、屯昌县枫木镇
作为国家高新技术企业认证平台,昨日行业协会发布新报告,午夜激情在线情感深处的私密瞬间,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:家电深度清洁专线,彻底解决卫生问题
西安市新城区、直辖县潜江市 ,怀化市溆浦县、迪庆香格里拉市、岳阳市平江县、乐山市沙湾区、榆林市米脂县、济南市平阴县、吉安市吉安县、哈尔滨市平房区、广西崇左市扶绥县、晋城市沁水县、重庆市奉节县、济宁市汶上县、伊春市南岔县、宜昌市宜都市、三明市宁化县 、葫芦岛市绥中县、德阳市绵竹市、淮安市淮安区、广西柳州市鹿寨县、咸阳市渭城区、锦州市古塔区、驻马店市遂平县、海口市美兰区、长春市朝阳区、茂名市电白区、上海市徐汇区、肇庆市高要区、广州市番禺区、鹤壁市淇滨区
全球服务区域: 绥化市望奎县、儋州市和庆镇 、内蒙古赤峰市宁城县、汉中市镇巴县、海东市乐都区、泉州市金门县、襄阳市宜城市、台州市三门县、延安市安塞区、兰州市皋兰县、广西柳州市柳南区、泰州市高港区、晋中市昔阳县、德州市宁津县、深圳市龙岗区、临夏康乐县、上饶市玉山县 、周口市川汇区、延安市延川县、昭通市威信县、大同市灵丘县、长春市朝阳区
刚刚应急团队公布处置方案,本月官方披露行业研究进展,午夜激情在线情感深处的私密瞬间,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:维修专线服务,师傅快速上门处理
全国服务区域: 永州市江华瑶族自治县、遵义市凤冈县 、白沙黎族自治县细水乡、白沙黎族自治县细水乡、烟台市海阳市、成都市邛崃市、东方市天安乡、铁岭市清河区、马鞍山市博望区、大兴安岭地区呼中区、凉山美姑县、湘西州永顺县、岳阳市云溪区、长治市平顺县、吉安市庐陵新区、自贡市富顺县、广西桂林市七星区 、凉山西昌市、甘孜炉霍县、沈阳市大东区、烟台市栖霞市、淮北市烈山区、徐州市新沂市、甘孜康定市、河源市源城区、济南市济阳区、海北门源回族自治县、锦州市凌海市、黔西南册亨县、焦作市中站区、苏州市常熟市、乐东黎族自治县尖峰镇、河源市连平县、本溪市本溪满族自治县、内蒙古通辽市库伦旗、荆门市掇刀区、广西南宁市青秀区、万宁市东澳镇、红河河口瑶族自治县、本溪市本溪满族自治县、文山丘北县
本周数据平台本月业内人士公开最新动态:本周研究机构发布新研究成果,午夜激情在线情感深处的私密瞬间
在现代社会,沟通技巧的重要性不言而喻。无论是在职场中与同事合作,还是在日常生活中与朋友交流,良好的沟通能力都是建立和谐关系的关键。本文将探讨沟通技巧的重要性,并提供一些实用的建议,以帮助读者提升自己的沟通能力。 首先,沟通是信息传递的桥梁。在团队合作中,有效的沟通能够确保信息的准确无误,减少误解和冲突。例如,当一个项目需要多个部门协作时,清晰的沟通可以帮助团队成员理解各自的职责和期望,从而提高工作效率。 其次,沟通技巧对于个人发展同样至关重要。良好的沟通能力可以帮助个人在面试中留下深刻印象,或者在职场中获得晋升的机会。通过有效的沟通,个人能够展示自己的专业能力和领导力,从而在竞争激烈的环境中脱颖而出。 那么,如何提升沟通技巧呢?以下是一些建议: 倾听:倾听是沟通的第一步。在对话中,给予对方充分的关注,理解他们的观点和需求,这有助于建立信任和尊重。 清晰表达:在表达自己的观点时,要尽量做到简洁明了。避免使用复杂的术语或冗长的句子,这样可以帮助对方更好地理解你的意图。 非语言沟通:肢体语言、面部表情和语调都是沟通的重要组成部分。通过这些非语言信号,我们可以传达更多的信息,增强沟通的效果。 反馈:在沟通过程中,给予对方及时的反馈,可以帮助双方更好地理解对方的观点,同时也能显示出你对对话的投入和重视。 适应性:不同的人有不同的沟通风格。了解并适应对方的沟通方式,可以帮助你更有效地与他们交流。 总之,沟通技巧是个人和职业成功的关键。通过提升自己的沟通能力,我们不仅能够在工作中取得更好的成绩,还能在个人生活中建立更深厚的人际关系。让我们不断学习和实践,成为更优秀的沟通者。
文丨阑夕IDC 有个报告是我从去年就开始注意的:中国大模型公有云服务市场分析,这是对国内 AI 产业「商品化」最客观也是最真实的数据反馈。它直接反映了大模型的应用规模,而不是把 IaaS、PaaS 打包一起统计,可以说是 tokens 经济最核心的指标。比如去年中国整个公有云的 Tokens 调用量几乎是从无到有的飙升到了 114.2 万亿次,已经呈现出了爆发趋势,前天 IDC 又更新了今年上半年的报告,Tokens 的调用总量达到 536.7 万亿次,半年的时间干了去年全年接近 5 倍的活儿。这张环比数据表的信息量很大,可以看到 2 个异军突起的增长拐点,分别在 2024 年 7 月和 2025 年 2 月,这两个时间发生了什么事?2024 年 7 月,豆包掀起大模型降价风潮的影响出现,因为把旗舰模型的计费标准从「几分钱」降低到「几厘钱」,几乎是以一己之力凭空创造出了大模型公有云这个市场;2025 年 2 月,DeepSeek-R1 全球爆火,不但打响了大模型领域的成本革命,也把 AI 云的负载压力从预训练切换到了推理,从此开源模型百花齐放,进一步促进了模型商品化的渗透率。整个连锁反应的结果,就是 MaaS(模型即服务)这种商业模式的拔地而起,以及最早布局 MaaS 的火山引擎,现在拿到了 49.2% 的市场份额,相当于全行业的半壁江山。注意,这个统计并不包括豆包、抖音等字节内部产品,完全是外部企业客户的调用量。当然,MaaS 只是 AI 云的赛道之一,基于统计口径的不同,阿里云、百度云也都能在 IaaS、PaaS 等赛道拿到另外的第一名,但就含金量而言,MaaS 是最能证明大模型行业发展情况的晴雨表。因为 MaaS 的调用量大,也够直接,模型好不好用、该怎么改的评测集,都是只有通过调用才能得到的信息,卖 GPU 是拿不到这类数据的,所以火山引擎从一开始就是把 MaaS 作为 AI 云的核心目标,这对兄弟部门的豆包也有帮助:「大的使用量,才能打磨出好模型,并且大幅降低模型推理的单位成本。」MaaS 是一个边缘创新的典型产物,因为营收和利润的起点都很低,传统云厂商都不太看得上,还是卖算力最赚钱,像是甲骨文这种千亿美金级别的锁单带动股价飙涨,才是聚光灯下的主流叙事。但是对于开发者来说,原生化的 AI 云才是刚需,去买算力部署模型,门槛天然就高,比如我们都知道,DeepSeek 已经是大模型里的价格屠夫了,但要训练一套完整的 DeepSeek MoE 模型,至少需要 320 张 GPU,这就不是普通开发者能说上就上的。所以 MaaS 这种群众路线的服务才越来越受欢迎,它相当于一家模型商店,把市面上的模型都封装到了云上,开发者不必关心技术细节,只需按量付费,直接调用模型的核心能力——文本生成、图像识别、语音转换等——为己所用。有个对 MaaS 模式的体验形容特别恰当:拎包入住,丰俭由人。Quest Mobile 在 2025 中国移动互联网半年大报告里也提到过一个点,在国内的 AI 应用侧,插件产品的规模要明显高于原生产品,什么意思呢,就是大家期待的杀手级 App,可能并没有那么快出现,与此同时,AI 又已经变得无处不在了,以新功能的形式。在这个渗透过程里,MaaS 市场就是最大的幕后功臣,一个社交产品的开发者,如果想要新增一个 AI 头像的绘制功能,完全可以不用重复造轮子,专门训练一个图片模型出来,而是可以像去超市购物那样,在 MaaS 市场里挑一个价格和性能最适合的,然后用接口的方式加到自己的产品里,即开即用。美国 BI 平台 Databricks 的负责人今年也说过来自业务侧的反馈:「大多数企业并不想成为 AI 专家,他们只是需要开箱化的 AI 解决方案,而且微调和管理开源模型的复杂性对他们而言依然是一个难以跨越的门槛。」所以像是 OpenAI 和 Anthropic 在面对免费平替的开源模型时还是非常能打,而拥有企业级服务经验的 Salesforce 和 Oracle 也在老树新芽般的高速增长,模型的原始智能水平固然重要,但更值钱的地方在于它驱动产品的质量和可用性。某种意义上,MaaS 才是真正的大模型竞技场,像是火山引擎之所以占有率独一档,就是因为它能汇聚市面上最新、最领先的模型,还是用超市的比喻来理解,就是供应链的竞争力制胜,比如 Google 的新图片模型 nano-banana 刷屏之后,唯一能跟上硬刚的,就是字节的 Seedream 4.0,刚刚登顶 LMArena,而在火山引擎,这些顶级模型都在摆货架上「予取予求」。而且即便有微调和训推需求,火山引擎的 Infra 效率也是行业领先的,像是 DeepSeek-V3.1 这种开源模型在火山引擎上的表现指标也非常漂亮,这些都会最终体现到开发者的体验端,形成用量越多、进步越快的正循环。前几天看到有条推文,说 OpenAI 曾经明确表示 GPT-4o、o1、o3、o3-mini 这样说命名对用户来说太不友好了,要用 GPT-5 来做统一和简化,现在来看,这话 OpenAI 只做到了一半,确实只有 GPT-5 一个模型了,然而我们看到迎面走来的方阵分别是:GPT-5、GPT-5 auto、GPT-5 thinking、GPT-5 pro、GPT-5-mini、GPT-5-nano ⋯⋯本质上,模型商品化的主要瓶颈,还是 Tokens 不够用,于是不得不人为设置各种档位,在让大模型变成自来水那样按需取用的生活资源这件事情上,MaaS 平台的用武之地和长期价值,一定会与日俱增。前几个月我还在说,基于 Google 的 Q2 财报,Google 云 5 月的 Tokens 调用量是 480 万亿次,到了 7 月就涨到了 980 万亿次,不但增长极高,而且单月就已经相当于去年中国公有云总计调用次数的 8 倍之多了。但在对齐比较对象之后,就会发现如果让豆包「出战」,在规模上甚至是可以和 Google 正面硬刚的:火山引擎在 6 月的一次大会上披露过,截至 2025 年 5 月,豆包大模型的日均 Tokens 调用量是 16.4 万亿次,拉到月均来算,就是 500 亿次以上,比同期的 Google 只多不少。换句话说,这个行业还没有到冲刺的阶段,但头部大模型厂商都已经跑出了冲刺的速度,增长速度一个比一个吓人,云上一日,人间一年,我就感觉到快。你们也可以参与预测一下,半年后 IDC 公布 2025 年全年中国大模型公有云的 Tokens 调用量时,会出现一个什么量级的数字?