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近期,深圳一家名为“重庆马厂老火锅”的门店因招聘启事中明确标注“985/211毕业生看过来”而引发网络热议。以下是该事件的核心信息及行业背景:招聘核心内容‌招聘岗位‌:储备店长(管培生)。‌学历要求‌:优先面向985、211院校应届毕业生,不限专业;但门店回应称普通本科生也可应聘,学历并非硬性门槛,旨在提高筛选效率。‌薪资结构‌:‌初期‌:从服务员等基层岗位做起,业绩达标底薪为‌5000元/月‌,另有业绩奖励和节日福利。‌晋升后‌:通过6-12个月专项考核晋升为店长后,每月可享‌5万-10万元分红‌,业绩无上限。‌工作性质‌:需经历端盘子、擦地、服务顾客等高强度基层工作,对体力和心态要求较高。‌‌争议与风险‌“变相招商”质疑‌:媒体指出,若管培生成功开店需‌自己出资40%‌,这更接近合伙或加盟模式,而非传统雇佣关系。对于刚毕业的学生而言,资金压力和创业风险较大。‌淘汰率与不确定性‌:门店管理人员坦言,无法保证最终一定能开店,部分人因中途放弃或被淘汰而离开,存在时间和机会成本损失的风险。‌舆论观点‌:‌支持方‌:认为职业不分高低,清晰的晋升路径和高收入潜力适合务实的年轻人,尤其是原行业发展受限者。‌反对方‌:质疑这是利用学历焦虑进行炒作,涉嫌就业歧视,且高学历从事基础服务工作被视为资源浪费。‌‌ 
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2026财年第三季度,耐克大中华区收入同比下降10%,已是连续第七个季度负增长。不得不说,随着分众消费的浪潮奔涌而来,一个品牌通吃所有场景的时代,正在落幕。过去,消费者愿意为品牌宏大叙事买单。比如穿上AJ,就好像拥有了乔丹的飞翔基因。可如今,年轻人不再需要一个品牌来定义自己,而是“我话事”。比起为偶像同款买单,他们更在意身体的真实感受。斯凯奇、安踏等所负责的“身体舒适”,走路不累、面料亲肤,便已足够。这种随意,恰恰是旧日巨头走下坡路的深层原因。在一些特定领域,消费者也很乐意花钱。萨洛蒙拥有随时让跑者切换山野与城市的本领,HOKA是严肃跑者与潮流先锋的标签,ON则是专业与时尚跨界的“新中产运动符号”。每个品牌都分工明确,而AJ曾引以为傲的大众化叙事,正失效于这个极度分众化的世界。耐克困在了一个尴尬的位置:大众市场嫌贵,小众圈层嫌不够专业,结果两头不沾。破局之道并非没有,只是需要决心——比如,逐步增设直营门店,让价格与体验收归品牌掌控;分设精准的子品牌或产品线,不再用一种语调定义所有运动……这个世界注定是愈发多姿多彩的。用一双鞋、一个Logo,同时包办身体舒适与情绪愉悦的品牌,很难继续屹立潮头。尝试分众化的路子,换个活法也没什么不好。
虎子
如果你去年还在讨论中国AI"能否追上"OpenAI,那这个问题今天已经过时了。在开源大模型这条赛道上,2026年年中的答案已经非常清晰:全球排名前十的开源模型,有八席来自中国实验室。这不是一次偶然的超越,而是一场系统性的结构重塑。谁在统治排行榜月之暗面的KimiK2.6以53.9分登顶,凭借1万亿参数、320亿活跃参数的混合专家架构,在智能体任务上展现出持续稳定的性能。Vercel的测试数据显示,它在Next.js基准上比上一代提升超50%,而它在一项真实商业测试中,用13小时自主重构了一个已运行八年的金融匹配引擎,完成了逾1000次工具调用,系统吞吐量提升185%。这不是实验室里跑出来的数字,而是真实部署中的工程成绩。紧随其后的MiniMax,一口气拿下第二和第五两个席位,旗下MMo-V2.5-Pro得分53.8,支持百万级token上下文。这家由前商汤工程师创立、获得阿里和腾讯投资的上海公司,已自信地向香港交所提交IPO申请,目标估值超40亿美元。DeepSeek是另一个值得单独审视的案例。它在本次榜单上同时拿下第三、第六和第八名,三款产品覆盖高性能、效率和性价比三个层次。V4Pro得分51.5,Codeforces编程评分高达3206,超越了包括GPT-5.4和Gemini-3.1-Pro在内的所有测试模型。DeepSeek坦承,与顶尖闭源模型相比,自己大约落后3到6个月,这种罕见的坦诚,反而透露出一种底气。智谱AI的GLM-5.1以51.4分排名第四,其AI智能体评估指数高达63分,超过了所有专有模型。幻觉率相比上一代下降56个百分点,意味着模型在不确定情况下学会了"闭嘴",而不是胡说。在排名靠前的10款模型里,唯二的西方面孔是法国Mistral的Medium3.5和谷歌的Gemma4,两者并列39.2分,位居第九和第十。相比头部中国模型,差距超过14分,且这一差距正在持续扩大。这场逆转,是怎么发生的读懂这张排行榜,需要理解一个更深的结构性逻辑。中国实验室选择了"全面开源"作为核心战略,几乎所有主要模型都公开权重,支持商业使用和本地部署。这一策略在全球开发者社群中产生了强大的网络效应。根据OpenRouter平台的数据,全球调用量排名前四的模型,在今年3月那一周全部来自中国。斯坦福大学的研究数据显示,到2026年3月,Qwen系列模型在全球累计下载量已达9.42亿次,是Meta旗下Llama的近两倍。与此同时,成本优势是另一块无法忽视的砝码。以完整IntelligenceIndex基准测试套件为例,DeepSeekV4Flash的运行成本仅113美元,而同等测试下V4Pro也只需1071美元,远低于同级别西方闭源API的定价。OpenAIGPT-5.2的API定价约为每百万token14美元,而DeepSeek的对应产品价格不到其零头。美国国会咨询机构在一份报告中发出警告,指出中国开源AI的主导地位正在形成"自我强化的竞争优势":更多开发者使用就意味着更多反馈数据,更多数据加速了下一代模型的迭代,而下一代更强的模型又吸引了更多开发者。这个飞轮,已经转起来了。这场开源AI版图的重心转移,比大多数西方分析师预期的早了整整一个周期。对于今天正在选择AI基础设施的企业而言,"默认选择中国开源模型"已经不是一个有争议的决定,而是越来越理所当然的现实。
李不白