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