雷军回应小米15年发展:谈人才、质疑与高端突破
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2025-09-25 14:20:49 作者:狼叫兽 🙌感谢各位网友提供的线索。9月25日,小米创始人雷军通过视频形👏式回应了关于公司成立15周年以来的一些关键问题,包括企业发展😁、个人角色以及外界质疑等话题。 谈及小米15年来最重要😂的事,雷军表示,归结起来主要是两点:一是找人,二是攒钱。他认😆为,只有聚集足够优秀的人才,企业才能真正做成大事;同时,拥有❤️充足的资金储备,才能专注于长期目标与重大项目的推进。 ❤️对于为何至今仍坚守在工作一线,雷军解释称,小米始终处于创业状😴态,发展速度极快,对人才的需求非常迫切。近年来,公司持续加强🤗内部培养和外部引进,已有越来越多的优秀人才加入并承担起重要职😅责,有效分担了运营压力。他也借此机会向更多有志之士发出邀请,😁欢迎他们加入小米的发展进程。 面对长期存在的外界质疑,😘雷军坦言这确实曾带来不小的压力。他认为,主要原因在于小米的商🤗业模式较为创新,成长节奏又十分迅速,容易引发误解。但公司始终🥳坚持以实际行动回应争议。他举例指出,过去曾有不少声音质疑小米⭐的制造能力,但自从去年手机与汽车智能工厂相继投产后,这类批评😍已基本消失。他也希望公众能更全面地了解小米的努力,并给予更多😆理解和支持。 关于小米高端化是否已取得成功,雷军持谨慎🙌态度。他认为现在谈成功为时尚早,但进展确实显著,用户认可度也😴在持续提升。他以售价五六十万元的小米SU7 Ultra为例,😍指出这样一款高价位产品能获得大量用户青睐,在几年前是难以想象😂的。他表示,若回到两三年前,自己也不会相信这样的市场反应。 🤩 当被问及是否有未公开的失败经历时,雷军坦然承认,失败的👏情况并不少见。他笑言,外界通常只记得他做成功的事,因此看起来🥳成功率很高,其实这只是选择性记忆的结果。他强调,保持乐观心态⭐是创业者不可或缺的品质,也正因如此,才能在一次次挫折中继续前😎行。 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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