数 字 业 务 为 主 的 组 织 通 过 打 造 网 络 平 台 , 将 用 户 资 产 和数据汇集 , 用便捷和低成本的方式匹配需求 , 从而大幅降低 交 易成本。 数字技术对资产绩效的建模分析 , 帮助企业将非核 心业 务剥离 , 促使外包业务发展。 就业市场的数字技术让自由 灵活的 弹性工作制成为可能。这些趋势都使得组织的内部边界 和外部边 界变得模糊 , 富有柔性和灵活性。 服务器端以及数据流转过程中数据全面沉 淀 , 批量历史数据导入 存储、 数据查询与分析以及数据化建模驱动管 理智能化四个流程 . 数据化建模 , 驱动管理更加智能 化 平台化企业能力模型——微粒化组织能力 . 区域微粒化 : 通过数字化系统测算来合理地进 行 人员与工作的匹配 . 微粒化从纵横两方面深入拓展 : 数据化建模分析驱动决策 : 依赖大量可视 化 智能图表、 表格以及数据进行决策方案优化 使得个体对比较对象的投入和产出情况有 足够了解 , 降低了个体因不完全信息产生的脱离客 观实际的比较。让绩效管理变得精准和通透。 数字化绩效管理利用数字化业务运营系统的人工智 能和大数据技术 , 通过建模分析历史时期的投入 和 产出比 , 清楚了解到不同岗位员工的哪些行为 因素 会增加企业价值。 系统将根据这些因素及时 调整不 同岗位的考核方向和标准 , 从而正确引导 员工。 系统性

用的云服务，还集成了行业知识、合规要求、业务流程等，帮助企业快速实现数字化 转型。 3.4 数据中台架构 数据中台打破企业内部的数据孤岛，提供统一的数据服务能力。通过数据的汇聚、治 理、建模、服务化，使数据成为企业的核心资产，支撑业务创新和决策优化。 3.5 应用使能平台 应用使能平台降低应用开发的门槛，提供低代码/无代码开发、微服务支撑、API 管理 等能力，加速企业的数字化创 Reformer、Linformer、Flash Attention 等应运而生。 预训练目标决定了模型学到的知识类型。自回归语言建模（如 GPT）预测下一个词， 擅长生成任务。掩码语言建模（如 BERT）预测被遮盖的词，更适合理解任务。排列语 言建模（如 XLNet）结合了两者的优点。去噪自编码（如 BART、T5）通过重建被破 坏的文本学习。对比学习如 SimCSE 学习句子表示。多任务预训练如 在艺术性和可控性上不断进步。但生成内容的版权、伦理、真实性等问题需要关注。 统一的多模态大模型追求"一个模型解决所有任务"。Unified-IO 支持图像、文本、音 频的理解和生成。Gato 将视觉、语言、控制任务统一建模。PaLM-E 将具身智能任务 纳入语言模型。GPT-4 展示了强大的多模态理解能力。Gemini 声称在多个模态上达 到人类水平。但真正的多模态智能仍面临模态差异、计算效率等挑战。 跨模态生