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刚刚专家组披露重要结论:本月官方披露重大研究成果,投篮手势:篮球运动中的艺术与技巧
篮球运动,作为一项全球范围内广受欢迎的体育运动,其魅力不仅在于激烈的对抗和精彩的比赛,更在于运动员们优雅的动作和精准的投篮。而在这其中,投篮手势无疑扮演着至关重要的角色。本文将围绕“投篮手势”这一关键词,探讨其在篮球运动中的重要性、技巧以及艺术性。 首先,投篮手势在篮球运动中具有极高的重要性。篮球比赛中,投篮是得分的主要手段,而投篮手势则是实现精准投篮的关键。一个正确的投篮手势,不仅有助于提高投篮的准确性,还能减少投篮时的犯规风险。具体来说,投篮手势的重要性体现在以下几个方面: 1. 提高投篮准确性:正确的投篮手势有助于保持投篮时的稳定性和一致性,从而提高投篮的准确性。在篮球比赛中,精准的投篮是取得胜利的关键。 2. 减少犯规风险:在激烈的对抗中,投篮手势的不规范容易引发犯规。正确的投篮手势有助于保持动作的合理性,降低犯规风险。 3. 提升自信心:一个自信的投篮手势有助于提高运动员的自信心。在比赛中,自信心对于运动员的心理素质和表现至关重要。 接下来,我们来看看投篮手势的技巧。以下是一些常见的投篮手势技巧: 1. 手指拨球:在投篮时,手指要用力拨球,使球从手指尖飞出。这样可以增加投篮的力度和稳定性。 2. 手腕翻转:投篮时,手腕要适度翻转,使球在出手瞬间达到最高点。这样可以增加投篮的弧度和距离。 3. 肩膀放松:投篮时,肩膀要放松,避免僵硬。这样可以保持投篮动作的流畅性。 4. 身体协调:投篮时,身体各部位要协调配合,包括脚步、手臂、手腕等。这样可以确保投篮动作的准确性。 5. 投篮时机:掌握投篮时机是提高投篮成功率的关键。在比赛中,要善于观察防守球员的位置,选择合适的时机出手。 最后,我们来说说投篮手势的艺术性。投篮手势不仅仅是一种技巧,更是一种艺术。在篮球比赛中,运动员们通过优雅的投篮手势展现自己的风格和魅力。以下是一些具有艺术性的投篮手势: 1. 优雅的投篮动作:在投篮时,运动员要保持优雅的姿态,展示自己的篮球素养。 2. 精准的投篮弧度:投篮弧度要适中,既不过高也不过低,展现出运动员的精准度。 3. 丰富的投篮变化:在比赛中,运动员要善于运用各种投篮变化,如中投、远投、扣篮等,使对手防不胜防。 总之,投篮手势在篮球运动中具有极高的重要性。通过掌握投篮手势的技巧,运动员可以提升自己的投篮水平,提高比赛成绩。同时,投篮手势的艺术性也为篮球运动增添了无限魅力。在今后的篮球比赛中,让我们共同欣赏这些优雅、精准、充满艺术性的投篮手势。
本文来自微信公众号:叶小钗,作者:叶小钗,原文标题:《35 岁危机?No!哈佛 AI 报告揭示:25 岁危机来了!》,题图来自:视觉中国35 岁中年危机是一直以来的热门话题,只不过自 ChatGPT 发布后情况似乎变得诡异起来,也许 35 岁危机变成 25 岁危机了。并且,这里的 "25 岁职业危机 " 不是我的观点,而是来自美国的一篇经济学研究报告:LLM 是否对大龄(资历深)的员工更加友好:来自美国简历与招聘数据的证据。从数据层面来看,该报告是非常厚重的:覆盖时间:2015~2025 年;样本量:28.5 万家企业 + 6200 万员工 + 2.45 亿条招聘信息;因为报告是以数据结论做推导,所以作者本身并不带一丝情绪,而数据推导出来的结论是:生成式 AI 正在以一种 " 资历偏向 " 的方式重塑劳动力市场,即对初级员工的影响远大于对高级员工的影响。接下来,我们来聊聊它的几个核心点:一、初级岗位减少首先,论文尤为关键的数据发生于 2023 年 Q1:采用 AI 的企业相较未采用者,初级岗位雇佣显著下滑;而高级岗位仍然上升,这一下滑主要来自放缓招聘而非裁员增加。而后论文进一步指出,各大行业均出现初级岗位下降,但冲击最剧烈的是批发和零售贸易业。我这边比较关心具体对他们什么工种影响较大,但报告里没有这方面数据,如果基于论文给出的资历偏向与 LLM 擅长方向,不难得出结论,以下工种会很危险:客服 / 售前咨询;电商内容运营;销售支持 / 初级销售;并且,这不是猜测,也是我的实践。我的实际经历:之前我给一家公司做了一套 AI 客服系统,业务方给的反馈是,2 年可以节约 1000 万,而这 1000 万的组成却非常尴尬,AI 客服大幅提升了客服团队效率,之前 200 人的工作只需要 50 人了:而且老板想进一步压缩这个团队,只留下管理层和最熟练的几个客服,所以后面的故事大家都知道了,AI 被引导到了裁员,这很无奈,但无可避免。并且,这里补充一组数据:在我们去年做 AI+ 管理过程中深度接触了 10 多家企业(中小公司),AI 增效的结果几乎全部指向了裁员,具体岗位以客服、中后台人员(HR、财务)为主。只不过这里有几个问题需要回答:为什么不全部裁完;为什么中美这里有些差别,我们是裁员、他们是放缓招聘;这里的答案是比较简单的,首先是害怕事故,如果客服全部开完,一旦出 AI 事故,业务会陷入几乎停滞的状态,留些人手相当于买个保险;其次是需要持续优化,AI 客服的核心是 SOP,公司需要企业里面最资深的客服持续优化、迭代 SOP,人工客服在这套 AI 系统之下逐渐演化成了业务专家和标注师;换句话说:当前增加高级岗位的因素,可能是积累更多的算法和数据,直到能够干掉他们。最后,中美差距首先来源于模型差距,在 DeepSeek 发布前,美国基模领先我们至少一年;另一方面,市场行情的因素也很重,比如公司业务增长成倍的增长,我们也不会裁客服团队,而是维持规模,用 AI 赋能让他们做更多的工作了。二、中等院校成最大受害者研究发现,AI 对就业的负面影响呈现出一种独特的 "U 型 " 模式,映射到关内的情况就是:双非本科毕业生受影响最大,而 985、211 大学的毕业生和专科生受到的影响则相对较小。精英毕业生通常从事需要复杂的非结构化工作,这些高级技能目前仍难以被 AI 取代,因此他们与 AI 形成了互补关系,甚至能利用 AI 进一步放大其创造力。低学历人群可能从事体力劳动或非知识密集型工作,例如吉祥三宝、滴滴、外卖。这些工作与 AI 的知识工作能力重叠度较低,因此受到的直接影响较小。中等教育背景的毕业生则恰好处于一个 " 尴尬 " 的中间地带。他们的工作内容包含了大量重复性的、基于规则的、很容易被 AI 替代的部分,比如数据录入、初级报告撰写、客户信息整理等,当前企业愿意为这部分工作付费的意愿越来越低了。所以,这里结论就是:低学历人群该感到庆幸咯?那当然不是了,AI 时代导致的马太效应,可能会轻易的击垮一批人!这意味着:中级选手还有努力空间,而初级选手更难出头了。三、AI →马太效应前几天,粉丝群里有个同学想买个公众号,开始写文章做输出。于是,一个绕不过去的话题马上就出现了:可以用 AI 帮写啊,日更会变得非常简单!这是一个事实:AI 写文章、AI 小说、AI 讲故事、AI 文生图已经变成每个人唾手可得的能力,而他提升个人效率在 10 倍以上!高手的陪练工具其实对于有一定阅历的人来说:AI 是一个好帮手,因为他们是真的需要去与人对话。而真实情况下是不会有那么多厉害的人,有那么多闲工夫有兴趣讨论你的事情,除非付费!所以,对于高手来说,AI 成了最好的陪练工具。他们事实上也不需要 AI 给正确答案,因为这批人自负且固执,他们只是需要 AI 给出反馈,他们会从这些反馈中找到一些可以激发自身灵感的点。其次,在搜集资料方面,AI 会节省他们大量查阅或者验证的时间,如果没有 AI,验证资料质量的时间会吃掉他们创作时间的 2/3!所以,对高手来说,AI 真的可以提高他们的输出效率!至于输出质量 / 水平,AI 其实是没有什么帮助的。中手的兴奋剂对于一般玩家来说,AI 是个取巧的工具:AI 能轻易产出自己能力值上限的作品;偶尔调教得宜,AI 能产出突破上限的作品,甚至达到高手领域;对他们来说,AI 表面上是工具,实际却可能成为一场能力透支的陷阱。轻易得到的提升,往往代价高昂,而这种代价不易察觉,最终可能导致他们在内卷中逐渐被淘汰,除非他们刻意的提升自我。AI 让效率成为标配,却让能力成为稀缺,AI 又不是谁家的老婆,谁用都是用,其结果是:所有中级玩家都背上了外挂。如文案、数据分析、简单问题解答,原本依靠这些技能区分彼此的玩家,如今可能站在同一起跑线了。但最终的赢家,将是那些真正 " 练过 " 的人,而不是看似效率更高的人。因为轻易得到的,不属于自己,而 AI 会让这种现象更加普遍。AI 可以瞬间解决很多中级选手的难题,但这种解决并未内化为他们的知识体系:一旦脱离 AI,他们会发现,自己面对复杂问题时仍然力不从心;就算是依赖 AI,他们也未必能真的具备应变能力,因为很多事情差之毫厘谬以千里;AI 让中级选手觉得自己变强了,但这是包装的结果,并且大家都可以包装。包装的后果是忽视锤炼与内省,缺乏稳健的个人知识体系,这只会让他们与高手的差距进一步加大。并且,在 AI 时代,成为高手的标准会被大幅提升:不再是高效率的执行,而是体系化思维下的洞察力与创造力。中级选手如果缺乏足够的 " 千锤百炼 ",将永远难以跨越这个门槛。所以,厚积薄发的时代没有结束,相反他的标准更严苛了。那些能够抵住诱惑,持续深耕的人,才能成为未来的赢家。换句话说,中级选手要进阶,需要关注的是非 AI 的能力,而这对基本功是有一定要求的。初级玩家,你不存在了!对于初级玩家,不得不去面对一个残酷的事实:初级玩家被 AI 消灭了!AI 降低了门槛,小白玩家可以通过以下方式快速伪装成中级人员:通过 AI 生成高质量的文章、代码或设计,小白玩家可以在短时间内展现出中级选手的工作成果。小白玩家不需要掌握所有领域的知识,只需学会如何使用 AI 工具,就能看起来像全能型选手。所以,未来没有初级玩家的生存空间了,有的只是中级玩家生存空间进一步的压缩,高手以下的人员差距正在急剧缩小。传统路径中,初级选手需要通过基础技能的积累、犯错和学习逐步成长为中级选手。而 AI 的加入,直接缩短了这个过程:小白玩家无需亲自锤炼基本功,AI 完成了许多重复性任务,这让初级选手 " 看起来 " 消失了。最终所有人都开挂的情况下,中级选手的标准和竞争门槛自然也随之提高。但这不值得高兴,因为小白玩家生存条件更为苛刻。小白玩家虽然可以短期依靠 AI 完成任务,但长期来看却难以内化真正的能力:AI 提供了现成的答案,小白玩家缺乏独立思考的机会。换句话说,小白玩家的试错成本变得更少了,企业对新人的态度会进一步苛刻。所以,以后小白玩家想要学到这一切(之前企业提供的试错机会),很可能以后需要自己花钱去体验了,在这个场景下:学校一方面需要开设 AI 相关的课程;另一方面,他们其实更应该模拟公司,开设那种一年为周期的离开 AI 的工作体验,这会加快他们的过渡时间。否则,这批同学可能真的要永远陷于无休止低端的体力工作了。四、结语春江水暖鸭先知。作为第一批深入接触 AI 的实践者,我不得不感叹:AI 真的来了,并且正以前所未有的深度和广度重塑我们的工作与生活。宏观数据冰冷地揭示了 " 资历偏向 " 技术变革的趋势:初级岗位收缩,高阶思维溢价;而在微观层面,AI 像是一副外挂,加速了个人能力的分化。最终结果是引发强烈的马太效应,加速形成新的能力金字塔:稀少的一代宗师;少量的高手;众多的中级玩家;庞大的不明群众;在 AI 时代,更需要厚积薄发,但外挂带来的却是急功近利,走捷径的结果,很可能是平庸的死胡同。而如何知道当前的能力是自身的还是 AI 所带来的呢?答案是脱离 AI,你能做到什么程度?进一步,各位要思考,AI+ 高手与 AI+ 一般玩家的根本差异在哪里?这里,我可以告诉大家,根本差距在于:最基本的判断能力,也就是我们常说的评价体系。什么是评价体系?评价体系就是你对一个项目、一篇文章、一段代码好坏的理解,和可以提出的意见。而高手的评价体系是宏观而微观的、是触类旁通、是一以贯之的,是旁征博引的。举个例子:高手会知道《瞬变》的知识框架与 OKR 是一致的;高手会知道 OKR 的根本是评价体系的建立以及信息通道的打通;高手会知道复盘难以推动的关键与《经济学十大原理》有千丝万缕的联系;高手会知道传销体系的成功在于上升通道、信息通道与企业文化的联合结果;……在这个基础上,AI 给了你一个结果,他也说得头头是道啊,而是否具备对 AI 输出的好坏判断,以及修改建议,是区别高手与一般玩家的关键。举个例子:高手不会认为内容越多越好,他们会遵循第一性原理,而如何从 AI 的回答中,剔除那些正确但好像有用,其实无用的部分,将是大家急需修炼的内功。最终,AI 给的是选择,至于如何抉择,依旧还是要靠自身啊!