彭靖田-AI 時代下的企業人才管理體系.pdf

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1、AI 時代下的企業人才管理體系彭靖田谷歌 AI 開發者專家上海載極數據科技 創始人/CEOAbout me-彭靖田，谷歌出海創業加速器導師，加州大學訪問學者-連續創業者：才云科技AI技術合伙人（20年字節全資收購），品覽聯合創始人兼CTO（23年股權退出），上海載極數據（24年）提供AI智能體開發，大模型微調和企業咨詢服務。-開源貢獻者：Kubeflow/TensorFlow/Kubernetes-行業布道者：Linux CNCF 程序委員會成員，大模型開發/微調訓練和深度學習課程學員 10萬+目錄DeepSeek 爆火的現象與本質創新實踐：企業如何重構人才價值鏈擁抱未來：AI 時代企業人才管

2、理體系DeepSeek 有多火？2月17日，中共中央總書記、國家主席、中央軍委主席習近平民營企業座談會。DeepSeek 梁文鋒出席。1月20日，中共中央政治局常委、國務院總理李強總理座談會。DeepSeek 創始人梁文鋒出席并發言。能力突破：推理大模型 No.1全球大模型領跑者：DeepSeek R1 模型趕超 OpenAI o1，擁有最強推理能力。開源：技術共享，生態共建大模型標準制定者：公開技術原理（論文），開源全部代碼和模型，建立大模型訓練標準和方法論。低成本：開啟普惠企業級Al應用訓練成本僅550萬美金:顯著低于行業同類模型（6000 萬美金），打破高價壁壘推理成本降低83%：加速商

3、業化落地，開發者可快速構建教育、金融、醫療等垂直領域應用 國產化：100%技術自主可控突破“卡脖子”技術瓶頸：將國產模型與美國的代際差距從3-5年追平，部分能力趕超。帶動國產半導體產業智能化升級，典型如：華為昇騰，沐曦 GPU（已完成上市輔導）。為什么火：能力突破、開源、低成本、國產化DeepSeek vs 其他大模型DeepSeek 技術演進與戰略布局 DeepSeek V1：驗證 LLaMA 工作，提出超參數冪律關系公式 DeepSeek V2：提出多頭潛在注意力機制（MLA）與 DeepSeekMoE 架構 DeepSeek V3：提出無輔助損失負載均衡策略與多 Token 預測（MTP

4、）DeepSeek R1：追平 OpenAI o1，全球首個基于強化學習訓練的推理大模型DeepSeek V2 橫空出世（2024 年 5 月）提出 MLA 與 DeepSeekMoE 架構，大幅降低訓練成本，提升模型性能DeepSeek V2 橫空出世（2024 年 5 月）DeepSeek V3 引領開源大模型（2024 年 12 月）DeepSeek V3 BenchmarkDeepSeek R1 趕超 OpenAI o1（2025 年 1 月）模型名稱用途特點類型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B個人開發、學術研究部署成本低、能力有限蒸餾模型（小尺寸）DeepS

5、eek-R1-Distill-Qwen-7BDeepSeek-R1-Distill-Llama-8BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B商業化產品開發集成成本適中，中文場景能力強蒸餾模型（最大尺寸）DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B成本偏高，中文能力差蒸餾模型（最大尺寸）DeepSeek-R1-67IB政府和國央企等綜合應用成本高，最接近通用人工智能滿血版DeepSeek R1 全家桶開源模型對比DeepSeek-V3-0324較之前的版本增加了60%的專家（從160增加到256），使用了FP8

6、精度訓練將計算效率翻倍，不僅使前端編碼能力增強，數學與邏輯能力也有所提升。DeepSeek 更新 V3 基座模型，大幅提升編程能力（2025年3月24日）DeepSeek-V3-0324 躍居非推理類模型榜首，甚至超越了 Claude Sonnet 3.7（閉源商業模型）。DeepSeek 更新 V3 基座模型，大幅提升編程能力（2025年3月24日）3月25日，Google 發布 Gemini 2.5 Pro，實力超群Gemini 2.5 Pro 圖像編輯能力引發關注3月25日，GPT-4o 迎來大更新，花樣玩法層出不窮GPT-4o 在 LMSYS 躍升到第二多模態原生支持：可處理文本、圖像

7、、視頻等多種輸入，顯著提升泛化能力?；旌蠈＜壹軜嫞∕oE）：提升計算效率，按需激活專家模塊，節省資源并增強性能。多型號發布：LLaMA 4 Scout：17B參數，16個專家模塊，支持單張H100 運行。LLaMA 4 Maverick：17B參數，128專家模塊，性能更強。LLaMA 4 Behemoth：超大規模模型，仍在訓練中，定位為最強版本。4月6日，Meta 正式推出 LLaMA 4 系列LLaMA 4 陷入訓練作弊風波DeepSeek R2呼之欲出DeepSeek和清華的研究者提出了一種新方法自我原則點評調優（SPCT），用于推動通用獎勵建模在推理階段實現有效的可擴展性，最終構建出

8、DeepSeek-GRM系列模型。同時引入了元獎勵模型（meta RM），進一步提升推理擴展性能。SPCT顯著提升了GRM在獎勵質量和推理擴展性能方面的表現，超過了現有方法及多個強勁的公開模型。將SPCT的訓練流程應用于更大規模的LLM，并發現相比于訓練階段擴大模型參數量，推理階段的擴展策略在性能上更具優勢。DeepSeek 開源貢獻與社區生態發布 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1及6個蒸餾模型（基于Qwen與Llama系列），覆蓋1.5B至70B參數規模。提供完整的訓練框架與數據生成方法，推動社區在推理模型與蒸餾技術上的探索。創新實踐：企業如何重構人才價值鏈雙向選擇人

9、才發展技能薪酬企業戰略團隊業績企業與人才數據驅動人才發展晉升技能工具薪酬落地企業戰略執行團隊組織業績達標大模型時代：擁抱 AI 工具大模型時代的企業與人才實時反饋招聘與選拔：AI驅動精準匹配，提升效率與公平性培養與發展：個性化學習路徑，實時反饋驅動成長激勵與留存：數據驅動激勵機制，優化人才體驗企業擁抱 AI：重構人才價值鏈企業招聘新挑戰面試官的新問題AI+候選人已經是Next Level企業應對方案：AI 面試官+AI 評測報告入職后：培養與發展建立長效的新員工培訓機制：個性化培養+實時反饋SaaS 數智化學習管理平臺個性化配置培訓計劃專業“測學考評”人才評估流程多維度、可視化學習報告AI作為

10、工具，工程師是創新的驅動者 AI技術雖然能夠處理大量數據和重復性任務，但它僅是實現效率提升的工具，無法替代工程師在問題解決、創意思維和跨領域整合上的獨特能力。未來工程師需要善于利用AI，實現人機協同創新，從而在產業變革中占據主導地位。終身學習與跨界能力的培養 未來人才生態對工程師提出的新要求不斷更新技能和知識結構。工程師不僅要掌握最新的AI技術，還應具備跨領域的知識和復合型能力，從而在面對快速變化的技術環境中保持競爭力，并不斷推動企業技術和管理模式的創新。構建協同共生的智能生態系統 企業通過構建智慧人才生態，打造工程師與AI技術緊密融合的協作平臺。企業應推動組織文化和管理機制的變革，鼓勵工程師

11、與數據科學家、業目標一致：成為不被 AI 取代的工程師/企業擁抱未來：AI 時代企業人才管理體系傳統員工績效管理流程：環節多、周期長、反饋慢AI 時代的人才管理新趨勢從以經驗為中心向數據驅動轉變AI與 HR 深度融合新機遇與潛在風險 OKR/KPI 智能追蹤：自動抓取業務系統數據（如銷售CRM、項目管理系統），可視化呈現目標進度，減少人工填報誤差。AI教練反饋：為員工提供績效改進建議（如“本月客戶拜訪量低于均值，建議優化時間分配”）。實時績效反饋 個性化激勵：根據數據分析結果，為不同崗位、不同績效水平的員工制定量身定制的激勵措施（例如：股權分配、獎金結構、個性化獎金、晉升通道、培訓機會等），輔

12、助HR制定最優策略。情緒識別與干預：通過員工溝通文本分析情緒波動，及時觸發管理者介入（如發現某團隊消極情緒上升，建議調整任務分配）。數據驅動的個性化激勵DeepSeek 技術加持：數據驅動激勵機制 多維度數據分析：整合考勤、績效、薪酬、社交網絡行為等數據，構建離職預測模型（準確率可達85%以上），提前觸發留任措施。案例應用：某零售企業通過 DeepSeek 識別出高離職風險門店店員，針對性調整排班制度后，半年內離職率下降18%。離職風險預測 智能問答助手：7 24小時解答員工關于休假、報銷等政策問題，減少HR重復性咨詢工作量。文化適配度評估：通過員工內部論壇發言分析，識別與企業價值觀偏離個體，輔助文化融入計劃。員工體驗提升DeepSeek 技術加持：預防性管理，優化員工體驗下半場：中國 AI 企業的戰略級機會