中國平安：截至上半年平安銀行不良貸款率1.05%，較年初下降0.01個百分點
2025-10-25 00:18 5,674次浏览對職場新人來說，工作匯報是一個相對陌生卻無法避開的流程。工作匯報需要進行「包裝」嗎？有什麼「加分項」或者必須避開的「坑」？網友和專業人士及智能軟體的回答，希望能給大家提供一些思路和幫助。歡迎到中國青年報知乎號或者郵箱(qnsxyjb@163.com)留下你的問題。 知乎網友@知言：對於職場新人來說，工作匯報是給領導留下好印象的重要環節，一定要引起重視，不能馬虎。 沒有「踩中」關鍵點的工作匯報是無用的，沒有「包裝」的工作匯報是乏味的，沒有抓住時機的工作匯報不如不匯報。結合工作經驗，來說說工作匯報中的「坑點」：把自己的角色定位為文件「二傳手」，不假思索地原文轉報；匯報領導不關心的事情，內容過於雞毛蒜皮；匯報工作中的難點但不提出建議；搶功式匯報，將集體的功勞歸於自己。 知乎網友@孤鶩長天：之所以需要工作匯報，其實是方便領導進行管理，快速了解工作的進展情況，以及遇到的問題，以便做好調整、改善和優化。一個好的工作匯報有時真的無須什麼華麗的「包裝」，只需要講重點、說過程、列數據就行。 一、要有重點的結果：一份好的工作匯報需要把最核心、最有價值的內容放在裡面，讓領導一眼就知道最新成果。比如，電商運營工作報告要說到自己的業績做到了多少，是增長還是跌落；掛了多少單；開發了多少產品等具體的一些勞動成果。 二、要有過程的詳細描述：除了報告結果，還需要寫到工作的一些具體過程。比如，業績增長的原因是什麼、具體做了哪些工作才產生效果、有哪些因素阻礙了發展，需要如何優化的具體建議和操作等。 舉個例子，這個月的業績做到了10萬元，增長了3萬元。之所以增長，是因為通過對市場調研發現，一些競爭對手的某些類目產品賣得很好。在此基礎上，開發了相關新產品，並在採購、美工等部門的溝通協助下，完成了從開發到上架、銷售、發貨的全流程，打造出了3款日出50單以上的爆品。在這過程中發現了某些產品線可以深度開發，建議發動團隊進行一個短期項目以推動等。 三、用數據說話：數據是工作匯報最有力的語言。可以多使用excel等工具，做好相關數據的記錄，然後將簡潔明了的圖表置於工作報告中，以便領導快速抓到重點並直觀看到相關數據趨勢。 DeepSeek：對職場新人來說，工作匯報確實是提升個人影響力、展現價值和快速融入團隊的關鍵環節。掌握一些「加分項」技巧，能讓你在眾多新人中脫穎而出，給領導和同事留下深刻印象。 在匯報時要注意呈現出專業、自信、互動。具體來說，要提前練習，確保核心內容在規定時間內講完；眼神交流很重要，保持積極、專業的姿態；在匯報過程中或結束後，主動詢問：「大家對我的匯報有什麼疑問嗎」「關於這個問題，想聽聽您的看法」。對於提問，認真傾聽，清晰回答，如果不知道答案，坦誠說明並承諾後續跟進；使用簡潔、準確、專業的職場用語。 匯報後也有隱形加分項。比如，領導提過的疏漏，下次匯報要主動展示改進；在跨部門匯報中，說明協作同事的貢獻。 工作匯報加分項：結論先行，數據支撐；問題+方案，求助明確；重點突出，價值導向；計劃清晰，節點明確；傾聽互動，積極回應；會後跟進，務必閉環；專業得體，自信表達；主動求反饋，持續精進。 說到底，職場匯報的本質不是完成任務，而是建立信任。把這些技巧融入你的工作習慣，你將發現匯報不再是負擔，而是展示能力、推動工作的有力工具。 中青報·中青網見習記者 席聰聰 記者 王聰聰整理 來源：中國青年報 2025年08月14日 07版
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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