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A股再秀深V！进一本院校“招聘洗碗工”，回应！女明星违约强执仅查出9万财产，网友：堂堂女明星就9万存款？

“会计兼出纳”这样明显违法的荒唐岗位，薪资最低的仅2000元。3月6日，校就业指导处工作人员表示，此次招聘会是郑州市主办，人力资源局审核，面向郑州市全体学生，学校只负责场地和人手，3月25日有学校主办的招聘会，欢迎学生参加。　　黄婷婷违约强执仅查出9万财产网友：难道堂堂女明星就9万存款　　国内知名女团SNH48前成员黄婷婷再次登上热搜，作为知名明星，黄婷婷因为违约强执仅查出9万财产，法院穷尽财产调查措施，未发现黄婷婷有其他可供执行的财产，申请执行人同意终结本次执行程序。法院已向黄婷婷发出限制消费令，并将黄婷婷纳入失信被执行人名单，故依法终结本次执行程序。　　有网友感叹：难道堂堂女明星就9万存款。　　据悉，去年9月，SNH48成员冯薪朵、黄婷婷因合同纠纷对丝芭传媒关联公司上海丝芭文化传媒集团有限公司提起上诉。　　法院审理认为，双方未就解除合同达成一致意见，故黄婷婷提出双方系合意解除的意见缺乏事实依据，不能成立。丝芭公司根据黄婷婷不履行合同约定而行使解除权，符合双方约定，法院予以支持。在合同的履行期届满前，黄婷婷未能遵守诚实信用原则，未能积极履行合同，其应当承担违约责任。　　综合考虑各项因素，法院认为丝芭公司要求黄婷婷承担1000万元违约金金额过高，酌情予以调整。最终，法院判决双方解除合约，黄婷婷支付丝芭公司违约金350万元。。执行中，法院依法冻结黄婷婷名下账户，扣划银行存款6.6万余元、网络资金2.4万余元。法院穷尽财产调查措施，未发现黄婷婷有其他可供执行的财产，申请执行人同意终结本次执行程序。法院已向黄婷婷发出限制消费令，并将黄婷婷纳入失信被执行人名单，故依法终结本次执行程序。申请执行人发现黄婷婷有可供执行财产的，可申请恢复执行。

金融界2023-03-06

BlockJob七叔：以公益之心助力求职者开启Web3招聘新时代

术开发、产品等职位薪酬比互联网行业平均薪资水平高出近一倍，2019年薪酬回归正常，2020年无论是技术岗位还是运营岗位，薪酬基本和互联网行业持平。但随着NFT、Layer2、Web3和元宇宙等概念的火热，传统资本也进入此行业，市场需求量再次增大，对人才需求量也增加，从而促使薪酬水平的提升，运营岗位比传统行业更是高出几千元的薪酬。核心内容：随着新技术和先进概念的热潮席卷而来，传统资本纷纷加入这一行业，这不仅催生对人才的更大需求，也使得薪酬水平得到了相应的提升。 4、您在行业内有哪些难忘的经历？最让我感到深刻的事情，当属进入投资行业后，经历的一系列行业大事件、个人的历练以及待人处事方面的心得。但最让我震撼的事情，仍是投资带来的亏损，因为投资涉及多项因素，因此我悟出了一个重要的道理：不要搏击人性，不要被贪婪所驱使，而是要建立自己的预期，无论涨跌都要实施套现和恰当的配置，以此来总结自己的投资策略。核心内容：通过投资经历，我明白了一个重要的道理：不应该被人性的欲望所支配，而要自我设定投资目标，即使是市场上波动起伏，也要适时地调整仓位，并且合理安排资产配置，这样才能真正掌握自己的投资策略。 5、投资过程中最令您印象深刻的项目是什么？最令我印象深刻的是Raca项目，当时，大家都在玩链游，而我却在分析这个项目，它的背书人都是知名人士，包括马斯克的妈妈，还有其他知名人士。虽然团队背景、投资背景和市场变化都看似有利，但当我投入之后，损失颇大。因此，投资者应该有自己的判断，要深入地分析项目背景、Token模型、经济模型、以及应用落地等方面，这样才能决定是否投资，判断这个项目是否长久。核心内容：Raca项目给我留下深刻印象，因为其背书人的知名度和对市场变化预测，我选择投资该项目，但最终遭遇巨大损失，因此，投资者在投资时需对项目有深入分析，有自己的判断和维度。 6、您认为哪一个赛道是最有发展潜力的？自从去年年末以来，整个市场开始回暖，我自己特别看好Web3.0行业，尤其是未来有发展潜力的赛道第一个是GameFi，由于应用场景，项目故事的融合，会极大丰富行业的多样性，因此我非常看好。第二个是大IP的NFT赛道，近几年李宁、迪士尼等都在尝试Web3.0，我相信未来的传统大品牌将会投入此领域，为市场带来流量和热度第三个是Web3.0社交，现在中性化社交有很多问题，Web3.0社交可以尝试结合C端市场，虽然现在没有一个特别爆发性的产品，但未来会有极大的可能。第四个是应用工具，近两年大量的DAO组织不断涌现，但由于没有良好的治理模式与共识而走向没落，我认为未来会出现一系列解决此问题的工具，预计今年下半年可能会出现。核心内容：Web3.0行业有四个潜在的发展赛道：GameFi、大IP的NFT、Web3.0社交以及应用工具。 7、未来行业发展的方向是什么？针对Web3的招聘，为了取得更好的效果，我们将朝三个方向进行努力：首先是加强业务基础，由于我们是一个新生的团队，因此需要在实践中不断磨练业务技能。其次是改善服务流程，即不论是B端还是C端服务，均朝着标准化服务的流程去完善体系。最后是提升品牌知名度，让更多的人了解Block Job提供的招聘服务，以及让从业者可以通过我们找到工作，同时也能让帮助行业里的机构或团队寻求合适的人才。核心内容：致力于完善Web3的招聘工作：一是加强基础业务；二是建立标准化的服务体系；三是提高品牌知名度。 8、您有什么内容想分享给读者吗？随着C端求职者日益增加，人们渴望在Web3行业寻求更多工作机会。然而，由于区块链行业仍是一个处于初期发展阶段的行业，充斥着较大的波动性和风险性，再加上行业规则制定仍不完善，使得这个行业面临着挑战。尽管如此，它也拥有众多优势，为从业者，尤其是青年人，提供了许多发展的机会。因此，我建议从业者，特别是年轻人，需做好长期学习的准备，以便掌握最新的技能、知识点以及概念，以此来抵御被行业淘汰的风险。如今，随着更多优秀人才加入该领域，行业将进入一个良性发展的前景。就我们团队而言，目前团队分布在全国各地，包括一线城市和海外。我们是一个完全的全球分布式团队，对于这种模式，机构、公司以及求职者都是比较接受的。我个人认为，利他主义是做事的基本原则，我将致力于帮助公司解决人才招聘的问题，同时也帮助求职者更好地展示自己的能力和经历，从而获得更多的机会。我们开设了Block Job的求职模块，指导大家如何在网上求职、如何面试，同时提供免费修改简历的服务，并专门为大学生开设一个汇总招聘实习岗位的公众号FreeDAO，以帮助新人、职场小白以及大学生更好地融入这个行业，掌握行业技能，找到工作机会，以达到最理想的结果。核心内容：Web3行业面临着许多挑战，但也为人们提供了无限可能。我们助力求职者融入区块链行业，同时建议从业者需不断学习，以此抵御被行业内人才“淘汰”的风险。来源：金色财经

金色财经2023-03-06

投资者系好安全带！本周风险事件云集 CMC Markets：欧元、英镑和日元最新走势分析

.5%，同时紧张的劳动力供需关系或推高薪资增速，成为通胀压力的潜在风险。 Hewson在文章中写道，当我们展望本周时，除了周三的美国ADP就业数据和周五的非农就业报告外，主要焦点将是美联储主席鲍威尔周二和周三对美国议员的证词，他可能会被问及他如何看待近期强劲数据下的美国经济，以及如果数据继续强劲，美联储可能倾向于采取什么措施。 Hewson补充道，本周我们还有两个重要的利率决定，分别是周二的澳洲联储和周三的加拿大央行。考虑到近期经济数据的强劲，加拿大央行可能有理由后悔在上次会议上发出暂停加息信号的决定。以下是Michael Hewson对主要货币对的走势分析：欧元/美元欧元/美元上周难以突破1.0700区域，但仍然高于上周一的看涨反转区域1.0530。欧元/美元需要突破50日移动均线1.0730，才能打开升至1.0820的空间。只要维持在1.0730下方，那么倾向仍然是该货币对将测试1月份低点1.0480/85。 (欧元/美元走势图来源：CMC Markets) 英镑/美元英镑/美元上周在1.1920区域和200日移动均线之间徘徊，而50日移动均线1.2150仍然是一个关键阻力区域。假如跌破1.1900，英镑/美元将重新瞄准1.1830区域；另一方面，英镑/美元需要突破1.2150，以重新瞄准1.2300区域。 (英镑/美元走势图来源：CMC Markets) 欧元/英镑欧元/英镑上周未能突破始于1月份峰值的趋势线阻力0.8900。若突破0.8900，则欧元/英镑将瞄准0.8980。欧元/英镑需要跌破0.8820/30区域的支撑位，以重新瞄准0.8780区域。 (欧元/英镑走势图来源：CMC Markets) 美元/日元美元/日元上周未能突破200日移动均线136.90/00，导致该货币对回落。支撑位在135.20区域。美元/日元在133.60处也有短期支撑。如果突破137.00，则美元/日元可能会升至138.20。 (美元/日元走势图来源：CMC Markets)

tqttier2023-03-06

未来13个交易日将迎四件大事！鲍威尔证词、非农、美国CPI与美联储决议接连重磅来袭

鲍威尔可能就美国经济前景(特别是通胀、薪资压力和就业)提供暗示。交易员还将寻找美联储将采取进一步措施控制价格上涨的线索。美国非农就业报告美国1月份的劳动力市场表现强劲。这是通货膨胀的一个重要驱动因素，因为薪资资增长会让物价走高。这对股市也是一个风险，因为顽固的通货膨胀会阻止美联储暂停加息。经济学家预测，美国2月份的失业率将为3.4%，与1月份持平。美国2月非农就业人数增幅预计将降至21.5万，此前1月非农就业人数意外激增51.7万。但最终，关键点将取决于薪资增幅，以及美联储是否认为薪资增长放缓的速度足以压低通胀。美国CPI数据美国2月份CPI至关重要，今年年初该指数曾大幅上涨。任何持续通胀的迹象都可能推动美联储将利率提高到比预期更高的水平。美国2月份CPI同比增幅预期为6%，较1月份的6.4%有所回落。美国2月核心CPI同比料上涨5.4%，环比料上涨0.4%；核心CPI剔除波动较大的食品和能源成分，被视为比整体CPI指标更好的基础指标。美联储利率决议市场预期美联储基准利率将在9月份达到5.4%的峰值，比目前的利率高出近一个百分点。交易员正在为美联储重回大幅加息的可能性做准备。根据期货合约的定价，投资者已经完全消化了美联储本月加息25个基点的预期，加息50个基点的几率上升到25%。当然，美联储的前瞻性预期和鲍威尔发布会上的言论将影响市场情绪。但Baird市场策略师Michael Antonelli表示，只有发生通胀数据远超预期等重大不利消息，才会破坏股市的复苏努力。 Antonelli说道：“如果终端利率从5%上升到5.5%，这将是一个逆风因素，但不会像去年那样重创股市。去年，我们不知道最坏的情况会是什么样子，但今年潜在结果的窗口要狭窄得多。投资者喜欢这样。”

天马行空2023-03-06

鲍威尔与非农驾到、本周市场可能很“疯狂”！美元指数、欧元、英镑、日元、澳元和人民币最新技术前景分析

.5%，同时紧张的劳动力供需关系或推高薪资增速，成为通胀压力的潜在风险。市场参与者也将仔细研究非农就业报告的细节。以平均时薪衡量的工资涨幅年率升幅预计将从1月份的4.4%小幅升至4.5%。美联储担心，工资上涨将推高通胀预期，使他们难以降低价格压力。因此，这一分项数据的下跌应该会对美元造成压力，反之亦然。劳动力参与率预计将从62.4%降至62.3%，如果这一数据有显著改善，那将表明，随着越来越多的人在找工作，雇主可能不必被迫为潜在员工提供更高的薪水，这可能被评估为对美元不利的发展。 OANDA高级市场分析师Edward Moya表示：“我对黄金的表现印象深刻，尤其是考虑到10年期国债收益率超过4%时。由于鲍威尔的鹰派证词和美国就业数据，本周市场将相当疯狂。我们最初可能会看到黄金走软，但在就业数据公布后会走强。” 现货黄金上周五收报1855.99美元/盎司，上涨20.34美元或1.11%，日内最高触及1856.52美元/盎司。上周现货黄金收盘飙升46.12美元，涨幅达到2.55%。 Moya指出，鲍威尔的措辞可能会继续咄咄逼人。“他现在无法改变这一点。这可能会在下周上半周打压金价。”一个可能推高金价的动态是，1月份强劲的就业报告被向下修正。Moya表示：“1月份的51.7万个职位可能被修正。我们可能会看到招聘速度大幅放缓。2月份的数据也可能低于普遍预期。” Kshitij咨询服务团队就主要货币对的走势撰文，以下是文章的主要观点：美元指数过去几周，美元指数一旦跌破104，就会反弹至104上方，但该指数未能维持升势，并在104上方大幅涨向106或更高水平，而是在105下方的横盘范围内徘徊。这似乎削弱了看涨势头，如果没有立即从当前水平反弹，美元指数可能很快转为下行走势。虽然我们目前预计美元指数将守住104-106区域，但一旦跌破104，这将拖累美元指数跌至103。 (美元指数日线图来源：Kshitij) 欧元/美元欧元/美元似乎在我们预期的短期区间1.07-1.05内再次涨向1.07。若突破1.07，这将令欧元/美元前景进一步看涨。 (欧元/美元日线图来源：Kshitij) 欧元/日元欧元/日元已经从145.60回落，但仍有可能回升向146。 (欧元/日元日线图来源：Kshitij) 美元/日元美元/日元已经从137.10下跌，除非立即反弹向138，否则在接下来的几个交易时段里，美元/日元可能仍会跌至135-134。 (美元/日元日线图来源：Kshitij) 英镑/美元英镑/美元已从1.1925大幅上涨，但只要维持在1.22下方，那么我们不能否定该货币对短期内跌向1.19/18的可能性。 (英镑/美元日线图来源：Kshitij) 澳元/美元澳元/美元很好地维持在0.67上方。0.67-0.68区间可以维持几个交易时段，然后澳元/美元料在中期内朝区间任何一端实现突破。 (澳元/美元日线图来源：Kshitij) 美元/人民币美元/人民币看起来稳定在6.90附近。短期内有测试6.95-6.98的空间，而下行空间可能被限制在6.85。 (美元/人民币日线图来源：Kshitij)

会员

tqttier2023-03-06

鲍威尔与非农恐点燃本周行情！知名机构：欧元、英镑、日元和澳元本周技术前景分析

会员

tqttier2023-03-06

澳大利亚联储周二料连续第10次加息经济放缓之际通胀仍居高不下

转为鹰派，现在数据又显示经济增速放缓，薪资增长得到很好的控制并且失业率上升。　　“澳大利亚联储现在可能在一个已经显示出足够放缓迹象的经济中收紧政策，” 澳大利亚联邦银行的澳大利亚经济主管Gareth Aird表示。“如果澳大利亚联储暂时维持前瞻性指引不变，我们不会感到意外。” 　　澳大利亚经济放缓迹象　　澳大利亚联储自去年5月以来已经累计加息3.25个百分点，基准利率升至10年最高。货币市场定价显示利率峰值今年将达到4.2％，预示未来至少还有三次加息25基点。

金融界2023-03-06

全国人大代表、齐鲁制药集团总裁李燕：建议加强国家顶层设计，建立适应研究型医生发展的制度体系

善人才激励评价制度、职级晋升制度、职级薪资制度、科研管理制度，创造宽松的研究型医生发展环境，让研究型医生在医疗卫生体系中得到应有的认可和尊重。　　以下为详情：　　关于建立健全研究型医生培养机制的建议　　摘要：近年来，我国加速推动由“医药制造大国”向“医药制造强国”转变，国内医药创新氛围浓厚、创新药企动作活跃，每年申请临床试验的新药数量大幅增长，上市的创新药数量屡创新高。但相伴而生的一个新问题是，国内高水平临床研究医生紧缺，能够承担全球多中心临床研究者更是少之又少。究其原因，主要与现有的医院培养、医院绩效考核等机制密切相关。　　研究型医生是创新药物从实验室走向临床的关键，是推动创新药研发不可缺少的重要力量，也是解决优质临床资源不足，改善重大新药创制能力不足的关键。在此，提出如下建议：一是加强顶层设计，进一步完善研究型医生的培养体系建设；二是转变医院管理理念，划分研究型医院和临床型医院主要职责，保障研究型医院的研究任务，建立合理的研究型医院管理、培训、考评机制；三是拓宽研究型医生培养渠道，让更多人加入到研究型医生的队伍中来；四是加快研究型病房的建设，让研究型医生拥有更加广阔的发展天地。　　一、高水平临床研究医生紧缺制约创新药物研发进展　　药品是事关人民健康、民族强盛的特殊产品，医药制造业是关系国计民生的重要产业，是实现健康中国2030战略的产业支撑。近年来，我国加速推动由“医药制造大国”向“医药制造强国”转变，国内医药创新氛围浓厚、创新药企动作活跃，每年申请临床试验的新药数量大幅增长，上市的创新药数量屡创新高。数据显示，2018-2021年间，我国IND注册申请数量总体增幅35.7％，远超过全球总体17.3％的增幅，中国创新药临床研究领域正逐步进入加速发展的新时代。　　但随着创新药物临床研究数量激增，伴生的一个新问题是，国内高水平临床研究医生紧缺，能够承担全球多中心临床研究者更是少之又少。究其原因，主要与现有的医院培养、医院绩效考核等机制密切相关，不利于研究型医生的培养。　　比如，目前教学医院（也就是研究型医院）的年度考核，大部分均有一定的住院天数、病房周转率、手术比例等要求。该要求更适合于社会服务型医院，但对某些特种疾病、病患人群并不适用。例如，新型口服抗肿瘤创新药的临床研究数据观察，需要较高频次的实验室检查和住院治疗，在此种情况下，常规医院的年度考核模式导致临床研究医生在繁忙的工作中只能重患者治疗而轻临床研究，由此产生的连锁反应是，创新药临床实验得不到优质的医疗资源支持，质量堪忧、步履维艰。同时，考核机制要求教学医院提高创新能力，促进研究成果发表和获得国际认可，其目的与制药企业希望推动药物上市的终极目标存在偏差。　　同时，与国外发达国家相比，我国研究型医生并没有学习过专门的临床研究课程，缺乏专业化和系统教育，大部分从事临床研究的研究者仅接受了药物临床试验前GCP介绍与培训，缺乏对具体操作技能的专业、系统化培训和继续教育，因而不易发现和寻求最佳的诊治方案和手段，无法使更多的科学临床研究成果转化为新疗法。　　二、建议持续建立健全研究型医生培养机制　　我国正在深入实施“健康中国”战略，推动该战略的实施离不开创新药物来切实满足临床未被满足的用药需求。而研究型医生是创新药物从实验室走向临床的关键，是推动创新药研发不可缺少的重要力量，也是解决优质临床资源不足，改善重大新药创制能力不足的关键。为此，围绕研究型医生的培养机制建设，提出如下建议：　　（一）加强顶层设计，进一步完善研究型医生培养体系建设　　加强国家顶层设计，建立适应研究型医生发展的制度体系，完善人才激励评价制度、职级晋升制度、职级薪资制度、科研管理制度，创造宽松的研究型医生发展环境，让研究型医生在医疗卫生体系中得到应有的认可和尊重。　　（二）转变医院管理理念，划分研究型医院和临床型医院主要职责，保障研究型医院的研究任务，建立合理的研究型医院管理、培训、考评机制　　当前，我国居民主要健康指标总体上已优于中高收入国家平均水平。分级诊疗体系建成后，随着普通患者下沉到社区，大型医院的工作将以高难度、疑难杂症的诊疗为主。　　临床医学是一门实践学科，临床治疗已从过去的经验医学向循证医学转变，以循证医学的证据来指导个体化治疗，此过程必须由高素质的“医学科学家”来完成。因此，真正培养研究型医生，需要政府和医院的管理者转变传统的思维模式，从源头划分好社会保障型医院（即临床诊疗型医院）与研究型医院的主要职责，制定分工明确、考评合理的管理模式，重新思考未来医院人才培养、队伍建设方式，强调分工合作，共同推动医学学科整体发展。　　（三）拓宽研究型医生培养渠道，让更多人加入到研究型医生的队伍中来　　要实现加快研究型医生队伍建设的目标，一方面需要不断加大优秀研究型医生的引进力度，吸引国内外从事临床研究工作的人员加入；另一方面需要从人才培养的源头开始，完善医学院校的专业设置和培养方案，为研究型医生队伍持续输入新的血液。　　（四）加快研究型病房的建设，让研究型医生拥有更加广阔的发展天地　　研究型病房是医院中的一种特殊病房，其功能不是单纯治病，还承担着基础与临床双向转化的桥梁工作，是推动医学创新落地的关键。北京卫健委联合北京药监局、北京人力资源和社会保障局等已连续多年推进研究型病房建设，指导医疗机构建设标准化、规范化的研究型病房，并建立健全支撑保障体系，全面提升临床研究对医药健康协同创新的支持作用。建议政府高度重视并引导全国医疗卫生系统加大、加快研究型病房建设，让研究型医生依托于研究型病房实现个人价值，为推动更多中国老百姓用得上、用得起的优质治疗药物上市，为推进“健康中国”建设贡献力量。

金融界2023-03-06

一本院校招聘会现多家酒店招洗碗工！今年高校毕业生1158万人，招工难、就业难并存结构性矛盾比较突出

“会计兼出纳”这样明显违法的荒唐岗位，薪资最低的仅2000元。　　据悉，河南财经政法大学是河南省属全日制普通高等学校，是本科第一批次录取院校，网友称之为“河南最好的财经政法类大学”。　　虽然现场有招聘人事表示，酒店行业缺的基本都是基层岗位，一般都是去大中专院校招聘，当时没有通知在河南财经政法招聘，用的是之前的发布的岗位，所以没有更改。能想到没有人投我们的岗位，但财务办公类岗位可能有人投。　　但是本次事情已经引发网友大量讨论，配合今年大学毕业生数量再创新高就容易理解了。　　今年高校毕业生1158万人，劳动者技能素养与岗位需求存在落差　　据了解，今年需要在城镇就业的新成长劳动力1662万人，规模创近年新高。政府工作报告指出，2022年城镇新增就业1206万人，今年城镇新增就业1200万人左右，高于去年1100万人以上的目标，城镇调查失业率5.5％左右。　　3月2日，国新办举行“权威部门话开局”系列主题新闻发布会，介绍就业和社会保障工作情况。人社部部长王晓萍介绍，2023年，高校毕业生将达到1158万人，招工难、就业难并存的结构性矛盾依然突出，普工难招、技术工人短缺。在全国政协十四届一次会议新闻发布会上，大会新闻发言人郭卫民也介绍，劳动者的技能素养与岗位需求存在落差，结构性的矛盾比较突出，稳就业仍然面临着不少困难和挑战。　　此外，劳动人口数量下降也是社会关注点。人力资源和社会保障部副部长俞家栋指出，人口下降问题，从就业的角度看，实际上就是对劳动力供给影响的问题。根据国家统计局的数据，国内16-59岁的劳动年龄人口在达到峰值9.2亿之后开始下降，去年年末是8.76亿人。　　他表示，这种劳动力供给量的减少还是在供给高位上的放缓，我们国家仍然是人口和劳动力最多的发展中国家。从结构上看，劳动年龄人口的减少，主要还是大龄劳动力退出劳动力市场、数量下降较快，而青年劳动力数量还是稳中有增。　　今年两会代表委员关于就业提案建议　　今年两会，多位代表委员关于就业、劳动者权益的提案建议在网络引发巨大反响。　　“996”，是导致就业难、生育率低的重大原因　　全国政协委员蒋胜男带来提案，建议加强劳动法对劳动者的休息权保护，对企事业单位八小时工作制执行情况加强监管。这一建议，冲上了热搜。　　“‘996’制度是导致社会就业难、生育率低的重大原因，最后结果是整个社会为老板榨取的超额剩余价值买单。”3月2日，蒋胜男接受采访时表示，加强劳动法对劳动者的休息权保护，对企事业单位八小时工作制的执行情况加强监督管理，已经是当前急需解决的事情。　　“如果只是呼吁大家不要年龄歧视，这实际上没用，只是嘴巴过过瘾而已，大家都爱听，也叫好，但实际执行不了。”蒋胜男于是找到了一个突破点，就是国家公务员招考对35岁年龄的限制。　　通过调研，蒋胜男发现，职场之所以对35岁设限，从人本身角度思考，就是过度加班问题。尤其是近年来把互联网、金融、制造业等行业因特殊岗位临时赶任务存在的“996”（即早九点上班，晚九点下班，一周工作六天）情况，变成了多企业非临时的过度加班。“这种长时间的工作已经超过了人体生理的极限，严重危害了员工的身体健康，甚至威胁到他们的生命安全。员工到35岁，就会被边缘化。” 　　蒋胜男认为，超时工作、无偿加班、“996”等问题，对整个社会各个层面的再生产循环，对劳动者个人生存与发展，对于劳动者的身体健康和家庭生活，都造成极大影响和伤害，严重违背了劳动法规的规定。　　如何解决？蒋胜男提出，加强劳动法对劳动者的休息权保护，对企事业单位八小时工作制的执行情况加强监督管理。政府部门要主动执法，加大八小时工作制宣传力度，劳动者也要勇敢地对加班说“不”，“老板喜欢用加长工作时间来掩饰他的效能低下，劳动法是有八小时工作制规定的，这不应该成为一个冷知识”。　　调整双休日试点隔周三休　　延长春节假期至9天，取消调休制度　　3月1日，#建议调整双休日试点隔周三休#冲上热搜，引发网友热议。全国政协委员熊水龙拟提交提案，建议适时调整“双休日”，试点开展周休日实行“隔周三休”的制度。　　即首周休息一天，次周休息三天。　　“这样做既保障了公共休假制度的刚性约束，又提供了全年多个分布均衡的‘三天小长假’，还能助力分散休假、缓解旅游高峰压力”。熊水龙表示。　　另外，全国人大代表、安徽省农业科学院副院长赵皖平建议，将3天春节法定假期增加至5天，加上一头一尾两个周末，取消调休制度，将春节假期延长至9天，以思维和形式的现代化，让老百姓安定过年，过个团圆年。他还建议调整燃放烟花爆竹政策，设立集中燃放点，在规定时段、规定区域，合理、有序引导禁放区有需求的市民前往燃放，以充分回应市民群众燃放需求。　　不得把年龄作为招聘辞退红线　　部分岗位向35岁以上群体倾斜　　近年来，“35岁就业门槛”持续引发热议。　　针对年龄歧视现状，全国政协委员、全国总工会办公厅主任吕国泉建议，要强化法律制度保障，明确就业年龄歧视判定标准，增加监管处罚可操作性，对各年龄段劳动者给予平等就业保护，要求用人单位不得将年龄作为招聘、晋升或辞退的红线。　　对用人单位有形或无形的年龄限制的做法，加强劳动行政监察和群众监督，加大惩处力度。加强普法工作，引导劳动者运用法律保障平等就业权。　　日前，针对近年来职场“35岁门槛”问题，全国政协委员、中国矿业大学（北京）原副校长姜耀东建议企事业单位应结合实际，考虑不同种类工作的特性和年龄匹配度，对一些需要丰富经验和阅历的岗位，应当向35岁以上群体倾斜。　　“虽然近些年已有约10个省份将部分岗位年龄调整为40周岁以下，但不能从根本上解决这个问题，还是需要国家探索更优的方案。”姜耀东说。（综合中新经纬、中国基金报）

金融界2023-03-06

人工智能：中国式ChatGPT的“大跃进”

调查，过去五年，人工智能和互联网的招聘薪资均处于上涨态势，人工智能年均招聘薪资明显高出互联网。2022年，人工智能招聘平均年薪为33.15万元，比互联网高出4.27万元，即14.78%。五年来人工智能与互联网招聘平均年薪对比在ChatGPT爆火后，这样的情况越来越明显。据上述调查显示，与ChatGPT相关的岗位工资均超过平均水平，AIGC为39.08万，对话机器人为34.89万，预训练模型为33.93万。“ChatGPT一火起来，AI工程师的薪资水平也越来越高，你不开高价就抢不到人。”某AI领域投资人对虎嗅说。从技术的角度看，大模型发端于NLP领域，自然语言处理岗位在人工智能领域一直都处于人才稀缺的状态，薪酬水平处于高位。科锐国际调研咨询业务负责人&高科技领域资深专家景晓平对虎嗅表示，“人工智能行业典型岗位按产业链划分，技术层和基础层薪酬水平处于高位，高于互联网其他领域薪酬水平，应用层和互联网常规岗位薪酬一致。” 事实上，近年来国内AI人才的硕博占比也在逐年提升，很多企业对AI领域的人才要求学历至少是硕士。薪酬结构则与企业的性质密切相关，国有企业、研究所的薪酬主要是固定薪酬、项目奖金和津贴，例如，国内第一梯队的AI实验室，清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）挂在官网上的博士后招聘待遇为年薪30万，享受清华大学教职工社会保险、住房公积金等待遇。提供公寓或每年4.2万的租房补贴，同时可以解决子女入园、入学。 IT大厂和AI创业公司的薪酬结构则多为，固定薪资+浮动奖金+股权期权激励。在猎聘、脉脉、BOSS直聘三个平台搜索ChatGPT，硕博学历职位的月薪普遍高于3万，最高达9万。“在薪酬方面IT大厂并不会占多少便宜，AI大模型的研发都是高举高打，创业公司给出的薪酬可能更有竞争力。”西湖心辰COO俞佳认为，没有资金支持很难在大模型的基础训练领域推动一家初创公司，对于这个领域来说，钱的问题可能“不是最大的问题”。猎聘、脉脉、BOSS直聘，搜索ChatGPT的前排结果此外，在诸多岗位信息中，工作地点集中在北京、上海、杭州和深圳，但其中一些职位也并不限制办公地。景晓平表示，目前国内AI人才北京占据第一位，上海、广东省分列二三位，近些年互联网发展极为活跃的浙江省，在人工智能发展上也丝毫不落风头，成都作为科技新秀城市，有优质相关生源的地域，也储备了不少人工智能人才。但从需求总量来看，国内AI人才还有很大缺口。 OpenAI的专家团队为何强 OpenAI官网挂出的参与过ChatGPT的项目团队共87人，该团队平均年龄为32岁，其中90后是主力军。《ChatGPT团队背景研究报告》显示，ChatGPT研发团队绝大多数成员拥有名校学历，成员最集中的前5大高校是：斯坦福大学（14人）、加州大学伯克利分校（10人）、麻省理工学院（7人）、剑桥大学（5人）、哈佛大学（4人）和佐治亚理工学院（4人）。 ChatGPT 团队成员毕业前10名高校此外，很多成员都有名企工作经历，包括：Facebook、Stripe、Uber、Quora、NVIDIA、Microsoft、Dropbox、DeepMind、Apple、Intel等公司，其中有10人来自谷歌，OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever亦是从谷歌转会而来，Ilya Sutskever是AlphaGo的作者之一，师从人工智能学界泰斗Geoffrey Hinton。 ChatGPT团队成员流动示意图 1985年出生在苏联的Ilya Sutskever，如今已经是英国皇家学会院士。据说Ilya Sutskever退出谷歌，与Sam Altman、Elon Musk等人一起创立OpenAI时，年薪曾大幅缩水。但他参与创立OpenAI的初衷是“确保强大的人工智能造福全人类”的大义和情怀。 OpenAI初创之时是一家非营利研究机构，从这点上来看，无论是否带着情怀加入这家公司的研究人员，还是给“非营利”事业烧钱的投资人，多少都有一点对技术的“信仰”，这种驱动力，可能是钱买不来的。不过OpenAI给这些科技精英们提供的薪酬待遇并不低。据纽约时报报道，2016年，OpenAI向Ilya Sutskever支付了超过190万美元。另一位行业大佬级的研究员Ian Goodfellow（对抗式生成网络的提出者）2016年从OpenAI得到的报酬则超过80万美元，而他在这一年中只工作了9个月，不过Ian Goodfellow在OpenAI没有待很长时间就离开了。一直以来，硅谷的AI研究员都是高收入人群。在谷歌发布的官方招聘信息中，在美国工作的全职“高级软件工程师，大型语言模型，应用机器学习”（Staff Software Engineer, Large Language Models, Applied ML）岗位基本工资范围为年薪17.4万-27.6万美元（约120万-190万元人民币）+奖金+股权+福利。这份工作的主要职责是：为谷歌大型语言模型的关键冲刺做出贡献，将尖端的 LLM（Large Language Mode，大型语言模型）引入下一代谷歌产品和应用程序，以及外部用户。在建模技术方面进行协作，以支持全方位的 LLM 调整，从提示工程、指令调整、基于人类反馈的强化学习 (RLHF)、参数高效调整到微调。微软研究院的研究员岗位“博士后研究员-机器学习和强化学习”（Post Doc Researcher-Machine Learning and Reinforcement Learning）年薪则在9.4万-18.2万美元（约64万-125万元人民币）。工作职责是“与其他研究人员合作制定自己的研究议程，推动有效的基础、基础和应用研究计划。” ChatGPT团队中另一个有意思的点是团队中有9位华人成员，其中5人本科毕业于国内高校，美国学界对人才的虹吸效应也正是硅谷巨头以及“OpenAI”们强大人才竞争力的基础。 “中国的AI人才是从14亿人里挑，美国是从80亿人里挑，全世界优秀的人很多都到美国去了。”图灵联合创始人、原智源研究院副院长刘江表示，要承认差距确实存在，不过他也表示，“在这方面，我们也不用气馁。中国也有自己的优势，比如市场化、产品化的能力，近年来我们不比美国同行差了。” 国内大厂的实力如何？除了人才问题，国内大模型研究落后美国另一个原因是在生成式AI和大模型研究方面起步略晚，而起步晚的原因，则还是与“钱”脱不开关系。从技术角度看，生成式技术在Stable Diffusion和ChatGPT等网红产品出现之前，技术实现的效果并不理想，且需要消耗大量算力进行研究。所以大厂、资本很难斥以重资，投入到这种看上去不太赚钱，还要烧钱的业务。中国的AI产业更注重应用场景，而非基础理论和技术创新。各家大厂在NLP的理解方面有很多成熟业务，比如听写、翻译，在视觉识别和AI大数据处理方面也有很多应用场景。所以这部分业务自然是AI研发的主力，一方面他们赚钱，另一方面在这些领域的技术积累，使研究人员能够“在规定跑道上赛跑”，而不是在未知领域探路。这一点不只是限制了国内公司，更是很多全球巨头的创新桎梏。正如诺基亚做不出iPhone一样，巨头都不喜欢“破坏式创新”，谷歌发布的Bard只因一个小失误就牵动了母公司Alphabet的万亿市值，这也正是谷歌一直声称不愿发布LaMDA大模型的理由，害怕会因AI的失误影响自己的商誉。而OpenAI显然不太在乎ChatGPT在公测中会出什么问题，毕竟他发布ChatGPT时只是一家估值200亿美元的独角兽。不过，在这波大模型的追赶赛中，国内大厂的团队也可以说是实力颇强。百度在大模型方面走的最早，百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。文心大模型研发的带头人，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰博士，是自然语言处理领域权威国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）的首位华人主席、ACL亚太分会创始主席、ACL Fellow，还是IEEE Fellow、CAAI Fellow及国际欧亚科学院院士。他还兼任中国电子学会、中国中文信息学会、中国工程师联合体副理事长等。目前，王海峰在国内外期刊会议上发表的学术论文有200余篇，获得已授权专利170余项。虽然没有像百度一样公布类ChatGPT产品的发布时间表，但腾讯、阿里和华为分别提出的“混元”、“通义”和“盘古”三个大模型，均已研发了很长时间。据机器学习和自然语言处理著名学者Marek Rei教授在2022年4月发布的统计（2023年的统计尚未发布）显示，2012-2021年中，在ML（Machine Learning，机器学习）和NLP顶级期刊和会议发表论文数量最多的机构是谷歌，微软紧随其后。发文数量最多的中国机构是清华大学，第二是位列第16的腾讯，腾讯也是前32名中唯一的中国互联网厂商。不过，在2021年单年的统计中，阿里和华为也登上此榜，腾讯仍排在较靠前的位置。 Marek Rei发布的2021年ML、NLP顶会、期刊发文量统计目前，腾讯官方并没有公布“混元”大模型研发团队的具体信息。不过，腾讯旗下AI研发团队“腾讯AI Lab”的专家构成，也显示出了腾讯在AI领域的一部分实力。腾讯AI Lab由100余位AI科学家和超过300名应用工程师组成，带头人张正友博士是腾讯首席科学家、腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任，腾讯首位17级研究员、杰出科学家。他在美国斯坦福大学（Stanford University）发布的2022 年度“全球前2%顶尖科学家榜单”（World's Top 2% Scientists 2022）中，排名全球“终身科学影响力排行榜”第1002名，中国排名 Top 10。阿里在LLM领域的研究主要由阿里巴巴达摩院负责，阿里巴巴集团资深副总裁，阿里云智能CTO、达摩院副院长周靖人主导，他是IEEE Fellow，多次担任VLDB，SIGMOD，ICDE等国际顶级会议程序委员会主编、主席，在顶尖国际期刊和会议上发表论文超百篇，并拥有几十项技术专利。华为也未对“类ChatGPT产品”公开表态，但在大模型方面华为亦有“盘古”大模型正在研究。该项目由华为云人工智能领域首席科学家田奇博士领导，他是计算机视觉、多媒体信息检索专家，IEEE Fellow，国际欧亚科学院院士，教育部长江讲座教授，国家自然科学基金海外杰青，中国科学院海外评审专家，在国内多所高校任讲席教授及客座教授。在自己组建团队投入研发的同时，百度、阿里、腾讯、华为等IT大厂，也与中科院计算所自然语言处理研究组、哈尔滨工业大学自然语言处理研究所、中国人民大学高瓴人工智能学院等高校研究有很多的技术合作。 “集中力量办大事”的科研机构数据闭环是大模型研发的关键，用户越多，积累时间越长，就意味着可以用于迭代升级的数据和反馈也就越多。在这方面OpenAI已经利用前两代的开源GPT模型和GPT-3积累了大量数据。ChatGPT虽然才推出了3个月，但用户量和访问量增长速度飞快，这些都为OpenAI在大模型研发方面积累了巨大的先发优势。 “AI大模型如果落后了，就会面临卡脖子的风险。”很多AI专家对此都有担心，由此国内也诞生了一些应对此种局面的非营利性AI科研机构。这些机构多数有高校研究实验室背景加持，以及地方政策支持，人才聚拢能力非常强劲。北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）是科技部和北京市政府共同支持，联合北京人工智能领域优势单位共建的非营利性创新性研发机构。智源研究院理事长张宏江，是美国国家工程院外籍院士，ACM Fellow和IEEE Fellow，同时也是微软亚洲研究院的创始人之一。 2021年，智源研究院发布了1.7万亿参数的超大模型“悟道”的1.0和2.0版本，这项工作由100余位科学家共同打造。其中包括清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）的孙茂松教授，清华大学知识工程研究室（KEG）的唐杰教授，清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）的黄民烈教授。目前“悟道”大模型已经与OPPO、好未来、淘宝、搜狗、美团等开展了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 出品｜虎嗅科技组作者｜齐健编辑｜陈伊凡来源：DeFi之道来源：金色财经

金色财经2023-03-05

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