正文： 三个月前，市场部的格局悄然生变。 李总监🙄的办公室依旧靠窗，桌上的文件整齐得像往常一样，但他能感觉到空😎气里的温度不同了——原本属于他的那些目光、信息、声音，正在慢😀慢远离他。 变化的起点，是老板空降来的“协助者”——市😎场总经理张强。名义上是辅佐，实则掌权。到任不过几周，张强便接😎手了核心业务，也成了老板办公室的常客。李总监直线管理的下属，😊开始频繁绕过他，直接向张强汇报。那张无形的网，一寸寸收紧。 😉 这种“被架空”的戏码，在职场并不新鲜。 多数中层😜要么愤然离职，要么忍气吞声，很少有人能真正看清权力转移的路径⭐，更不用说制定有效的反击策略。李总监却决定不做沉默的输家，他😁开始在博弈中观察、拆解、布局。 第一幕：声音被替代 🤔 张强上任后，第一步便是收拢信息。 他以“统一管理”❤️为名，将市场数据和客户资料集中在自己手里，还主动承担起“向老💯板汇报”的任务。几次周例会下来，老板眼中的市场部，只剩张强一🤩个声音。李总监失去了话语权，也失去了决策的“第一现场”。 ⭐ 第二幕：资源被稀释 信息控制之后，便轮到资源。 🤯 张强以“优化资源配置”为由，将原本由李总监审批的预算、推😎广费用、人员调配一并收回。新的项目预算也直接掌握在张强手中。🥳等李总监发现连给下属加薪都要经过张强同意时，他在团队里的威信🥳已经岌岌可危。 第三幕：人心被转向 最致命的是人🤗心的离散。 张强懂得“奖赏”的艺术：一边给表现好的员工🤯更多机会，一边暗示大家“要跟对人”。骨干们开始频繁找张强私下😡谈话，对李总监的态度则愈发疏远。一次次“忘记”或“延迟”的任🤗务执行，让李总监明白，他正在失去团队的掌控权。 李总监😍没有贸然硬碰硬。他明白，真正的翻盘靠的不是愤怒，而是布局。 👍 借力打力：在对手阴影里种花 他主动挑起张强不愿意😆碰的“脏活累活”，比如客户投诉、供应商纠纷。这些看似吃力不讨😜好的工作，反而让他重新建立了与外部关键人群的直接联系。当这些👏问题被妥善解决时，老板重新看到了他的价值。同时，他巧妙地把高🤩风险项目推给张强——成功了皆大欢喜，失败了责任自然也在对方。😆 暗度陈仓：重建信息暗线 展开全文 正面渠😡道被切断，他就开辟侧面渠道。李总监频繁与其他部门沟通，摸清公🚀司战略和老板真实意图；还与财务部保持良好关系，用硬数据揭示市👍场部在张强管理下的隐患：费用超支、转化率下降、客户流失率上升😢。这些数字成了他最有力的筹码。 釜底抽薪：在人心深处重😂建阵地 张强靠资源收买人心，李总监则靠成长与未来。他开👏始有针对性地培养那些有潜力却被张强忽视的员工，提供学习和成长🎉平台；同时暗中观察张强阵营里的骨干，捕捉他们的不满。当他发现🤗张强的得力助手小王因升职受阻而心存怨言时，适时表达认可，暗示😴更好的机会。 欲擒故纵：让对手暴露问题 最高明的🎉策略，是让对手自己犯错。李总监在一些关键决策上主动“配合”，😘甚至把部分决策权让给张强，表面妥协，实则推高张强的风险。当张🤯强主导的几个项目出问题时，李总监既不落井下石，也不救场，只是🤯“客观”地向老板汇报。这种中性姿态，反而让老板重新审视张强的😁能力。 三个月后，风向悄悄逆转。张强主导的大客户项目出❤️现重大失误，而李总监负责的几个“小项目”却意外带来了不错的收😊益。更重要的是，老板注意到，在关键时刻，依然是李总监稳住了局😅面。 这场翻盘并非偶然。李总监真正看懂了职场权力博弈的❤️本质：这不是简单的“你死我活”，而是一场关于人心、资源、价值👍的综合较量。 真正的高手，从不把对手逼入绝境，而是在博🤯弈中寻找平衡、在竞争中创造价值、在冲突中维护关系。 张👏强的到来，既是一场危机，也是一堂课——教李总监用更成熟的心态🤯和更高级的手段处理复杂的人际关系。当棋局落子无声，他已完成了😢一次关键的职场升级。 最终，张强依然是市场总经理，李总😉监依然是部门总监，但两人之间的权力格局已重新平衡。更重要的是🙌，李总监在这场暗战中获得的不仅仅是职位的稳固，更是对人性与权🤩力运作规律的深刻理解。 在职场，权力博弈从来不是刀光剑😀影，更像一盘棋：落子有声，胜负无声。真正的高手，不是为了打败🥳对手，而是为了让自己变得更强大。未来谁的路更开阔，一目了然！🚀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)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多