立方观察 | 宗馥莉放手,娃哈哈亟待休养生息

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□ 大河财立方 记者 王宇 10月10日,据多家媒体报道,宗馥莉已于9月12日向娃哈哈集团有限公司正式提交辞职申请,辞去公司法定代表人、董事及董事长等核心职务。 从某种程度上来说,宗馥莉辞职似乎是为公司内部经历的一系列激烈变革与动荡画上一个句号。从公司视角来看,此次人事变动,对娃哈哈而言,或许是一个回归稳定、休养生息的契机。 值得一提的是,这并非宗馥莉第一次辞职。2024年7月15日,宗馥莉就曾辞去杭州娃哈哈集团有限公司副董事长、总经理职务。但仅一个月之后,剧情发生反转,宗馥莉正式接替已经去世的宗庆后,出任娃哈哈法定代表人、董事长、总经理。比起第一次辞职的以退为进,宗馥莉此次辞职更像是深思熟虑后的明晰权责。 在宗庆后离世后,娃哈哈的权力交接并不顺利。无论是公司组织架构调整、经销商体系改革的内部斗争疑云,还是家族信托纠纷的持续消耗,都在无形中触动了娃哈哈这一国民品牌在消费者心中的形象和地位。 相较于农夫山泉、怡宝等饮料品牌的持续推新,火遍大江南北30多年的娃哈哈近年在推出令人瞩目的新产品上显得有些沉寂。目前市面上让消费者熟知的产品仍是很早之前推出的纯净水、AD钙奶等经典系列。 在公司内部矛盾以及家族问题疑云的持续冲击下,娃哈哈已经消耗了大量的企业内部凝聚力,很难说其还有多少精力去和国内的头部饮料品牌进行市场竞争。从这一层面来看,娃哈哈目前最需要的是修复、沉淀与凝聚共识。对当下的娃哈哈来说,稳定可能比激进的改革更为迫切。内部的和谐与品牌的统一,是其应对未来市场竞争的基石。 休养生息并非终点。在竞争激烈的饮料市场,娃哈哈仍需回答:在告别了宗馥莉的激进改革后,谁能带领娃哈哈重拾增长节奏?新的增长点又在何方?此次重大的人事变动后,企业的创新活力与市场竞争力如何维持?这些都是留给继任者的巨大挑战。 责编:刘安琪 | 审校:张翼鹏 | 审核:李震 | 监审:古筝返回搜狐,查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日,《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注,🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导,内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型(LLM)的😂推理能力。早在今年1月,该研究已在 arXiv 上发布,受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中,《Nature》指出🙄,如果大型模型能够规划解决问题的步骤,往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似,但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略,模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励,而答错则会受到惩罚。通过这样的机制,DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题,并在给出答案前进行自我⭐验证,从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是,DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型,这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示,这是一个重要的先例,强调了行业规范的重要性,🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外,研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明,避免了对模😎型的拟人化描述,确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉,认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐,查看更多

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