奋达科技不属于DeepSeek板块，但因其涉及机器人概念和智能硬件领域，市场曾将其与DeepSeek关联炒作。
公司业务定位
奋达科技主营业务为智能硬件研发，包括音频产品、智能穿戴及机器人相关技术，但官方明确表示未与DeepSeek有直接合作或隶属关系。
市场炒作关联
2025年初，因机器人概念热度，奋达科技股价出现异动，部分资金将其视为“DeepSeek概念股”进行短线操作，但公司未披露相关实质性合作。
投资者需理性看待
此类市场行为多为短期资金驱动，公司多次提示投资者关注主业及风险，避免盲目跟风。
总结：奋达科技与DeepSeek无板块归属关系，市场关联性源于概念炒作，投资决策应基于公司实际业务。
大模型基座与后续基座（通常指经过微调或增强的模型）之间的主要区别在于它们的训练目标、应用场景和性能表现。以下是具体的对比： 训练目标 基座模型（Base Model） ：基座模型是通过海量数据预训练得到的，具备一定的通用能力，但通常不针对特定任务进行优化。它们相当于一个庞大的知识库，具备续写能力，但人类很难直接与其进行对话交互。 后续基座（SFT Model） ：后续基座模型是在基座模型的基础上
基座大模型和普通大模型的核心区别在于功能定位和适用范围：基座大模型是通用性强、可深度定制的基础模型，而普通大模型多为针对特定场景优化的现成解决方案。 通用性与专用性 基座大模型（如GPT、文心一言）具备多任务处理能力，可通过微调适配不同领域；普通大模型（如客服机器人、翻译工具）通常预训练后直接部署，功能单一且无需二次开发。 技术架构差异 基座大模型参数量级更大（千亿级以上）
DeepSeek凭借显著降低AI训练与推理成本、强大功能适配多场景等优势，对电子、通信、计算机、传媒、金融、医疗、教育、零售、制造等领域作用突出。 DeepSeek通过技术创新，在AI模型训练和推理成本上显著降低，短期内虽可能减少算力需求，但长期推动AI应用普及与硬件需求增长。其算法如多头潜在注意力机制（MLA）和DeepSeekMoE架构
林志颖确实购买了特斯拉新车，且他在车祸后仍表示对特斯拉没有任何阴影，依然驾驶着一辆黑色的特斯拉。 分点展开 事故背景 2022年7月22日，林志颖驾驶的特斯拉Model X在桃园中正北路发生车祸，车辆失控撞上隔离带并起火。虽然事故对林志颖的身体造成了一定影响，但他并未因此对特斯拉失去信心。 购车历史与态度 林志颖是特斯拉的资深粉丝，曾多次公开表达对特斯拉的喜爱。他表示，特斯拉Model
林志颖车祸后仍继续驾驶特斯拉，他不仅多次公开表达对品牌的信任，更在康复后重返黑色特斯拉驾驶座，其选择背后折射出对车辆安全性的认可。 事故详情与真相澄清 ：2022年7月，林志颖驾驶特斯拉Model X撞上护栏后车辆起火，但警方调查确认事故与自动驾驶无关，且未涉及分心驾驶。他本人也在康复后明确表态，事故是意外而非车辆缺陷导致
林志颖与特斯拉的公关关系尚无官方定论 ，但根据***息，双方在事故后均保持低调处理，特斯拉未直接回应“公关”质疑 ，而林志颖本人也未提及具体赔偿或合作细节。以下是关键点分析： 事故背景与舆论反应 林志颖驾驶特斯拉发生严重车祸后，公众关注点集中在车辆安全性及品牌应对方式。特斯拉未公开事故调查报告，仅强调“积极配合调查”，引发“公关干预”猜测。 特斯拉的公关策略
关系模型、层次模型和网状模型是数据库设计的三大经典模型，核心区别在于数据组织方式：关系模型以二维表（关系）存储数据，通过外键关联；层次模型采用树形结构，数据存在严格的父子关系；网状模型允许节点多对多连接，形成复杂网络结构。 关系模型 数据以行和列的二维表形式存储，表间通过外键建立关联，支持灵活的查询（如SQL）。优点包括结构清晰、冗余低、易维护，适合大多数业务场景，如电商、金融系统。 层次模型
配置模型与零模型的核心区别在于：配置模型是面向业务场景的结构化设计工具，强调用户友好性和语义明确性；而零模型是统计学中的基准参照系，用于检验数据特征的显著性。 前者直接服务于实际应用，后者则用于理论验证。 配置模型通常作为系统配置阶段的中间产物，通过可视化界面或声明式语言降低使用门槛。例如在AI领域，模型参数的可视化调整界面就属于典型配置模型，其设计重点在于简化操作流程
国产大模型底座的关键亮点包括海光、壁仞、华为等国产算力芯片的深度适配能力，覆盖政务、教育、金融等多领域应用场景。 海光底座生态 ：中科曙光推出的全国产DeepSeek大模型超融合一体机，支持DeepSeek系列、QWen2.5等主流模型，并兼容全量化蒸馏版本，适配金融、政务等场景。新致软件联合中科海光开发的新致信创一体机，以海光K100 GPU为算力核心
胜任力模型的五个层次通常根据员工在岗位上的能力、经验和发展潜力进行划分，具体如下： 一、初级层 基础技能与知识 掌握岗位所需的基础理论、操作规范及工具使用方法，能够独立完成基础任务。 适应性与学习能力 具备较强的环境适应能力，能快速掌握新知识，但经验较少，决策能力较弱。 二、中级层 专业能力提升 熟练运用专业知识解决复杂问题，具备一定经验积累，能独立承担项目任务。 团队协作意识 开始关注团队协作
国内大模型基座主要包括以下几种：智谱诸葛大模型 、九天善智多模态基座大模型 、智元启元大模型GenieOperator-1（GO-1） 。这些基座大模型在技术架构、应用场景和产业赋能方面各具特色，推动了人工智能技术的发展。 1. 智谱诸葛大模型 智谱诸葛大模型由智谱华章与四川成都高新区合作研发，基于国产GLM预训练架构，具备自主可控的核心技术模块。该模型针对四川特色产业和政务民生需求
岗位胜任力模型通常包含6个核心维度：知识技能、专业能力、职业素养、个性特质、动机驱动和价值观匹配。 这些维度共同构成衡量员工岗位适配性的科学框架，帮助企业精准识别人才潜力与岗位需求之间的契合度。 知识技能 指岗位所需的专业知识储备与技术操作能力，如编程语言掌握、财务分析工具使用等。硬性门槛指标，可通过证书、测试直接验证。 专业能力 强调将知识转化为实践成果的综合能力
胜任力模型的六个维度是评估个人在特定岗位胜任力的核心要素，不同模型可能存在表述差异，但综合权威资料可归纳为以下六个维度： 一、知识（Knowledge） 指个人在特定领域所掌握的信息和事实，包括行业知识、专业理论、法规政策等。例如，财务人员需掌握会计准则和财务分析工具，技术岗位需熟悉编程语言和硬件设备操作。 二、技能（Skills） 指运用知识完成具体任务的能力，包括技术技能（如编程
构建胜任力模型是企业人才管理的核心工具，通过明确岗位所需能力标准，精准选拔、培养和评估人才。其核心步骤包括需求分析、能力提取、模型验证等七大环节，最终形成可落地的能力评估体系。 明确目标与需求 确定模型的应用场景（如招聘、晋升或培训），结合企业战略和岗位特性，界定需要评估的关键能力维度，确保模型与实际业务需求紧密挂钩。 收集行为数据 通过访谈高绩效员工、问卷调查或观察法
岗位胜任力模型的三要素是知识技能能力、态度价值观和个性特质 。这三者共同构成了员工在岗位上表现优异的关键因素，是企业进行人才选拔和培养的重要参考依据。 知识技能能力 知识技能能力是岗位胜任力模型的核心要素之一，包括员工的专业知识、技术能力和解决问题的能力。具备扎实的知识技能能力，员工才能更好地完成工作任务，提高工作效率。企业可以通过培训、考核等方式提升员工的技能水平。 态度价值观
20个岗位胜任力模型是企业科学管理人才的核心工具，通过提炼关键行为与特质，精准匹配岗位需求与员工能力，显著提升组织效能。 其核心价值在于将抽象的“优秀绩效”转化为可衡量的行为标准，覆盖从基层到高管的全岗位场景，尤其适用于招聘、培训、晋升等HR决策场景。 定义与起源 胜任力模型由麦克利兰于1973年首次提出，包含知识、技能、动机等6大维度。例如
