文 | 长三角MOMO 文 | 长三角MOMO 刚刚一个朋友，发了我一张不知道谁偷拍的我的“工作照”。 前景是几个朋友在打台球，远景是我抱着电脑，埋头打字。 我回忆了一下，虽然这个假期我时常掏出来电脑处理个事情，但这张台球厅的场景，应该是10月3号拍的。因为除了公众号，公司还有公关服务的业务，那天恰逢周五，需要给客户交周报了。 “感觉这个假期，全世界都在加班。”她说。她是某4A公司的，因为服务的一家手机厂商10号和13号分别在深圳和上海有两场活动，所以虽然在旅游途中，也得随身带着电脑，时不时就要更新下某位老师的行程变更。 在我的记忆里，干我们这行的，几乎没有过完整的假期，总有这样那样的事情。其实不仅自媒体和公关行业，互联网、金融、城市服务、销售等诸多行业，都是一样的情况。 所以前两天有个新闻，有人中秋国庆用微信处理工作，法院判定这属于加班，裁定单位要给他补偿加班费，还引发了不小的争论。 网友表示：微信回个工作消息这也能算加班？这不是发财了。 我看了下各方报道，这还真算。加班还真不再局限于传统的坐在办公室，通过微信等线上工具，在休息时间处理工作，绝对属于加班。 如此说来，在刚刚过去的国庆假期，又有几个人没有过“加班”？ 那问题来了：同样都是牛马，对比国外，中国的打工人为什么就没有福气享受完完整整的假期呢？ 我第一个想到的是，除了“奋斗精神”和“传统服从式职场文化”这些比较虚的原因外，首先从技术层面，最大的因素就是微信。 就工作工具而言，国内用的最多的就是微信，而微信作为全能型工具，集成了社交、支付、生活、工作全部功能。 这就导致了，工作与生活的场景在同一个App里“侵染式”的融合了：你打开微信是想看看家人的动态，却不得不先处理工作群里的@。 而国外习惯的工作工具，主流的比如Slack、Teams、Email等，就是工作没有生活，同时也是“分而治之”的，专用工具用于专业的工作场景。 此外，微信包括钉钉，是“强制提醒”的：消息会推送、会响铃、能拨打语音电话，制造了一种“立刻回复”的紧迫感。虽然在假期不想打开它，但App上的红点，会不断给你制造焦虑。 而Slack、Teams、Email这些，是“可管理”的，通过“勿扰模式”，使用者可以在休假时，直接关闭所有非紧急通知。 展开全文 而上面这些工具差异的背后，其实暴露了我们假期被打扰更深层的原因：国内公司的管理，绝大多数都要求“同步沟通”，即要求对方立刻响应。 而欧美职场，更习惯于“异步沟通”。即：“我提出问题或任务，并不期待你立刻回复。我希望你在自己方便的时候，经过思考后给我一个高质量的回复。” 正是这种不同的公司管理和沟通方式，导致了不同打工人使用工具的不同表现。 国内的牛马：在假期面对领导或者客户微信中发来的“在吗？”，基本不可能保持无动于衷。 国外的牛马：假期根本不打开工作相关的软件，在假期结束时，再回复邮件或者Slack频道里的留言，在项目管理工具中更新任务状态和注释。 除了沟通的时效性，沟通的习惯也不一样，我们中的很多人，已经习惯了碎片化的沟通方式。 就拿自媒体约稿来说，一些国际大厂，会让你发邮件，然后在文档中详细的批注每一处改动，批注里不仅告诉你修改意见，甚至将这段需要参考的链接都给附上。 而国内大部分企业的约稿，都是微信上传来传去，有的企业对接人，每一次修改就说一个意见，我曾经见过一位同行改过十七八个版本的稿件。 就说这次假期，有个朋友手头有个企业约稿要写，每次改完，还得抱着手机等待下一次意见。“感觉休了一个假十一，午休也不敢，出门也要时不时看眼手机，休的七零八落的。” 碎片化的工作沟通，割裂出了碎片化的假期。 比管理和沟通文化的异同，更深层次的原因，还有社会和法律环境。 在欧洲很多国家，都有“断联权”法律，规定企业必须尊重员工在下班后的“断联”权利，不得在非工作时间发送工作邮件。美国很多科技大厂，有完整的带薪休假（PTO）制度，而且鼓励甚至强制员工休完。不休假反而会被经理约谈。 比法条更重要的是，工作和生活严格分开，已经成为欧美社会的普遍认知。而国内，虽然法律上有上述的判例，但“加班文化”，还是主流环境。 那么，如果作为一个管理者，如何才能让公司员工，真正能拥有一段“非商品化”的时间、一种可以对工作说“不”的休憩自由呢？ 这应该是一个重塑公司管理的系统结果。 第一，技术层面，可以尝试使用为分离而设计的工具，比如邮件，尽量降低微信的比重。 第二，流程层面，建立并习惯于异步沟通的工作流程，减少不必要的实时干扰。 第三，管理层面，不再把“工作时长”与“工作态度”等同于“工作效率”，信奉授权、信任和结果导向的管理哲学，并做好员工休假期间的工作规划。 一些小公司，可以考虑在一些项目管理和重大事项决策方面，部分沟通流程从微信上挪到邮件。有条件的，还可以考虑试行一下AB岗，这样哪怕是对接客户的岗位，也有一半的小伙伴可以休个无人打扰的年假。 既然工作的目的是为了更好地生活，而不是让生活成为工作的附属品，那么我们每个人，都需要有一个真正的假期，一个不受侵犯的心境时间，一个可以坦然放下工作手机、不被莫名的焦虑所绑架、全心全意投入到自己生活中的神圣空间。 往大了说，这是我们每一个个体，是“人”而非“人力资源”的尊严。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