析学生的学习数据和表现，其系统能够提供定制化的学习资源和反馈。 （3）深度学习革命 21世纪10年代至今，随着算力的提升，深度神经网络和大规模数据集的结合使AI在 图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等领域取得了突破性进展。特斯拉 7 的Autopilot和谷歌的Waymo都是自动驾驶技术的代表，这些系统利用机器学习算法 识别道路标记、障碍物和其他车辆，以实现自动驾驶功能。科大讯飞的语音识别系 统，采用深度学习技 技术的快速发展，以及预训练模型和 多模态技术的突破，AI开始能够生成更复杂、更自然的文本、图像、音频和视频内 容。特别是以GPT系列为代表的大型语言模型的出现，使得AIGC在内容生成方面取 得了显著进展，开始展现出强大的内容生成能力。 AIGC的出现和发展，标志着人工智能应用从数据分析型向内容创造型的转变，极大 地扩展了人工智能技术的应用范围。例如：在内容创作领域，ChatGPT、文心一 言、讯 尽可能地涵盖每年的标志性事件，包括重要的研究成果、技术突破，以及产业里程 碑。 2011年，IBM Watson问答机器人参与Jeopardy回答测验比赛最终赢得了冠军。这标 志着人工智能在理解自然语言和处理复杂问题方面的重大进展。 2012年，Geoffrey Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的AlexNet神经网络模 型在ImageNet竞赛中大获全胜。AlexNet的成功促进了深度学习在计算机视觉领域

投注”价值评审 l 内容：确保“投注” 与“ 目标”保持一致，并在“投注” 中体现客户价值 l 频率：每月一次 l 参与者：目标团队和投注团队 “ 举措”价值评审 l 内容：评审 “举措” 的进展（可以作为迭代评审的一部分，无须分开进行） l 频率：每两周一次或与交付计划同步 l 参与者：投注团队和举措团队 定期价值评审会（ PVR ， Periodic Value Review ）治理结构 变革管理中的覆盖策略适用于数字化转型。你将如何在组织中实施包括技术在内的变革：是全面铺开 还是步步为营（自上而下或是自下而上），抑或是精益切片？ l 自上而下的策略更容易获得 组织的支持和基础设施，但 交付团队实际落地的进展缓 慢 l 自下而上的策略则相反，更 多的团队会采纳，但在获得 管理层支持、流程和基础设 施方面会遇到挑战 精益切片的变革策略 l 传统的项目制或涉及整个组 织的大变革都是全面铺开的

在一起生死与共 ，聚集客户需求 的共同作战单元 《京东人事与组织效率铁律十四条》： 跨部门协同各方必须主动分享其他部门 可能会用到的相关数据，包括资源投入， 项目进展 ，业务管理或其他需要参考的 关键数据，以实现信息分享透明化 基于协同的责任和角色认知带来更多 价值 主要内容 目标价值 同理心 换位思考 ，产生共情行为 打破部门墙与个体领地性，

购周期（通常大于3个 月）。 此外，表9-2中的数据是按订单生产方式的采购周期，为经销商提 供一张准确的ETA（预计到达时间表），保证信息及时得到更新。不仅 需要提供日期，而且也应该对每天的实际进展进行实时更新，这种运营 方式类似于UPS公司。最初，通过预计产品生产时间及从工厂到经营商 的标准运送时间之和来计算ETA。如表9-2所示，需要更长采购周期的 订单可能会导致ETA的不精确性。在这个计算过程中，要引入标准差， Simon举了一些例子 说明，研究观点会被市场和客户所限制；在其他情况下，客户的需求大 家都知晓，观点截然相反。前一种情况之下，可以通过设定有自身探索 性质的目标，得到包括期待结果在内的反馈，促进研究工作的进展。 Simon承认这种将会发生的观点转变，不同小组间更要互相尊重各自的 技能，理解他人的问题所在，实际体验更多的其他小组的活动和流程。 例如，在近期的一个客户活动中，本书作者之一有机会和一位团队成员 牢靠的基础。丰田也专注于明确的书面年度计划以及衡量机制，向供应 商提供反馈，监督并协助改进。由于结果可以通过丰田公司及其供应商 的行为进行预测，所以，当问题产生时，双方可以共同研究。丰田通过 年度供应商大会和项目进展会与供应商保持沟通。从而增进交流，明确 预期目标，落实具体的实施行动。 泰伯告诉供应商们：“不要期待任何惊喜。一旦有问题，哪怕是周 五下午5点，也要及时打电话，并尝试在周末解决问题，绝不拖到周