全國海事系統首制60米級高速巡邏船列編舟山
2026-01-09 06:48 4,642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
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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