今日研究机构发布重要报告,免费人马配速45分钟，准确度如何？

今日监管部门披露新进展,25岁失业潮来袭？,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。专业技术指导中心，远程视频协助安装

绍兴市诸暨市、梅州市蕉岭县 ，榆林市定边县、延安市宜川县、凉山西昌市、广西柳州市柳北区、蚌埠市禹会区、安康市、宜春市上高县、内蒙古乌兰察布市丰镇市、三亚市海棠区、甘南玛曲县、泉州市惠安县、大连市中山区、甘孜色达县、三门峡市陕州区、伊春市乌翠区 、遵义市赤水市、梅州市梅江区、庆阳市镇原县、广西防城港市上思县、汉中市略阳县、淮北市濉溪县、内蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、驻马店市平舆县、咸宁市嘉鱼县、金华市东阳市、宁波市鄞州区、绵阳市平武县

近日调查组公开关键证据本,本月研究机构公开新进展,免费人马配速45分钟，准确度如何？，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业售后服务中心，技术团队随时支援

漯河市郾城区、咸阳市泾阳县 ，甘南卓尼县、内蒙古赤峰市松山区、安庆市潜山市、果洛玛沁县、内蒙古呼和浩特市赛罕区、西宁市大通回族土族自治县、南充市营山县、黄冈市黄州区、曲靖市师宗县、安庆市迎江区、湖州市德清县、锦州市义县、景德镇市乐平市、咸阳市长武县、内蒙古兴安盟科尔沁右翼前旗 、南通市海安市、郴州市北湖区、株洲市茶陵县、黄石市西塞山区、大庆市龙凤区、太原市迎泽区、鄂州市华容区、韶关市翁源县、汉中市西乡县、临汾市汾西县、宜昌市猇亭区、延安市黄龙县、衡阳市石鼓区、福州市平潭县

全球服务区域: 宁夏中卫市海原县、阿坝藏族羌族自治州小金县 、中山市中山港街道、甘孜色达县、邵阳市邵东市、金华市金东区、中山市沙溪镇、南阳市内乡县、周口市郸城县、南阳市社旗县、普洱市景谷傣族彝族自治县、西安市蓝田县、延边敦化市、西安市高陵区、淮安市清江浦区、澄迈县文儒镇、黔南福泉市 、铜仁市沿河土家族自治县、漳州市长泰区、聊城市茌平区、内蒙古巴彦淖尔市五原县、重庆市潼南区

本周数据平台稍早前行业协会报道新政,近日监管部门发布重要信息,免费人马配速45分钟，准确度如何？，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：产品升级服务中心，全流程专业指导

全国服务区域: 西安市周至县、文昌市会文镇 、广西防城港市港口区、泉州市泉港区、锦州市太和区、晋中市祁县、宜春市万载县、黔东南台江县、双鸭山市集贤县、本溪市本溪满族自治县、扬州市仪征市、中山市小榄镇、宁波市慈溪市、惠州市惠城区、昭通市大关县、蚌埠市五河县、肇庆市封开县 、牡丹江市东安区、榆林市米脂县、惠州市惠城区、汕头市潮阳区、亳州市涡阳县、延边安图县、临汾市曲沃县、黔南惠水县、广西贺州市平桂区、内蒙古呼和浩特市托克托县、广西桂林市秀峰区、许昌市襄城县、吕梁市孝义市、龙岩市武平县、渭南市蒲城县、重庆市九龙坡区、漯河市舞阳县、济宁市曲阜市、牡丹江市林口县、乐东黎族自治县利国镇、茂名市高州市、朔州市山阴县、中山市港口镇、襄阳市谷城县

近日技术小组通报核心进展:本周监管部门公布行业动态,免费人马配速45分钟，准确度如何？

在跑步运动中，配速是衡量跑步速度的一个重要指标。对于许多跑者来说，了解自己的配速对于提高跑步效率和成绩至关重要。近年来，随着科技的发展，许多跑步爱好者开始使用各种跑步APP或智能手表来监测自己的配速。其中，一些免费的人马配速工具因其便捷性和实用性受到广泛欢迎。那么，这些免费人马配速45分钟的数据准确吗？本文将为您解析这一问题。 首先，我们要明确什么是人马配速。人马配速是指跑步者在一定时间内完成一定距离的速度。通常情况下，人马配速以分钟为单位，例如45分钟、50分钟等。而免费人马配速工具，就是指那些无需付费即可使用的跑步配速监测工具。 那么，这些免费人马配速工具的准确度如何呢？以下将从几个方面进行分析： 1. 数据采集方式：免费人马配速工具通常通过GPS定位来采集跑步者的速度数据。GPS定位的精度较高，一般来说，误差在几米到几十米之间。因此，从数据采集方式来看，这些工具的准确度还是相当不错的。 2. 数据处理算法：免费人马配速工具在采集到数据后，会通过一定的算法进行处理，以得到跑步者的配速。目前，大多数工具都采用了成熟的算法，能够较为准确地计算出跑步者的配速。 3. 用户反馈：在实际使用过程中，许多跑步爱好者对免费人马配速工具的准确度表示满意。他们表示，这些工具在大多数情况下能够反映出自己的真实配速，为训练和比赛提供了有益的参考。 然而，我们也要注意到，免费人马配速工具在以下情况下可能存在一定的误差： 1. 环境因素：如信号遮挡、天气等环境因素可能导致GPS定位精度下降，从而影响配速的准确性。 2. 人体因素：跑步者的心率、步频等生理因素也会对配速产生影响。免费人马配速工具可能无法完全考虑到这些因素，从而造成一定的误差。 3. 工具本身：虽然免费人马配速工具在大多数情况下能够满足跑步者的需求，但部分工具可能存在功能单一、更新不及时等问题，从而影响其准确度。 综上所述，免费人马配速45分钟的数据在大多数情况下是准确的，但并不能保证百分百的精确。对于跑步爱好者来说，在关注配速的同时，还要关注自己的训练效果和身体感受，以更好地提高自己的跑步水平。在选择免费人马配速工具时，也要注意其功能、更新等方面，以确保数据的准确性。

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！