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本文目录一览：

• 1、一夜裁员700人!真实发生,AI正在取代我们的工作
• 2、人工智能大模型有哪些?
• 3、如何客户开发
• 4、生物信息技术专业的就业前景怎么样?

一夜裁员700人!真实发生,AI正在取代我们的工作

AI正在加速取代人类工作，一夜裁员700人等案例表明这一趋势已从技术讨论演变为现实冲击。

马来西亚受影响员工数量不到500人（此前有消息称可能超700人，但TikTok澄清实际人数更低）。这些员工大多在前两天收到解聘邮件，裁员直接原因是TikTok将更多内容审核工作移交给了AI技术。AI替代的效率提升：TikTok目前采用“自动检测+人工审核”结合的内容审核模式，80%的违规内容已可通过自动化技术删除。

中国情况：中国至少有18亿人的岗位可能被AI取代，其中700万至1200万人的岗位可能彻底消失。

保守估计全球约4亿人（占工作人口15%）会因AI发生工作变动；激进预估下这一数字将升至8亿人（占30%）。中国情况：中国至少有18亿人的岗位可能被AI取代，其中700万至1200万人的岗位可能彻底消失。若AI发展乐观，这一数字将扩大至36亿人（占从业人员三分之一），导致大规模“摩擦性失业”。

人工智能大模型有哪些?

1、人工智能中的大模型是一类参数量级庞大、具备通用学习和跨任务处理能力的深度学习模型，通常基于Transformer架构构建，可处理多模态任务及复杂场景需求 核心特征：参数量级通常达数十亿至万亿级，训练数据规模极大，具备通用泛化能力，而非仅针对单一任务优化。

2、人工智能大模型是一种通过超大规模数据训练、海量参数构建的深度学习模型，具备强大的泛化能力与多任务处理能力，是当前AI技术的核心载体之一。基础特性：依赖TB级乃至PB级的跨领域多模态数据（文本、图像、音频等）训练，参数规模常达百亿、千亿级甚至更大，具备通用化的知识与能力存储。

3、国内人工智能大模型经过多年发展，形成通用基础大模型、垂直行业大模型、轻量化聚合AI平台三大体系，覆盖办公、工业、政务、文旅等全场景，不同类型模型适配企业差异化数字化需求。通用基础大模型是产业底层核心底座，由互联网、科技大厂自研，具备跨领域综合能力。

如何客户开发

1、利用老客户资源 同行业新客户开发：销售员可以积极寻找与老客户处于同一行业的新客户。通过拜访这些新客户，并向他们展示之前与老客户合作的成功案例，可以有效提升新客户的信任度和成交率。老客户转介绍：维护好与老客户的关系至关重要。

2、基础客户开发方法老客户转介绍通过维护现有客户关系，利用其信任基础获取推荐资源。例如，定期回访老客户并设计转介绍激励政策（如折扣、返现），可低成本获取高质量潜在客户。此方法适用于服务周期长、客户粘性高的行业（如B2B设备销售）。

3、开发新客户： 明确目标客户群体：在开发新客户前，首先要明确目标客户群体，了解他们的需求、偏好和购买行为，以便制定有针对性的营销策略。 创新营销手段：利用线上线下相结合的方式，开展多样化的营销活动，如社交媒体推广、线下活动等，吸引潜在客户的关注。

4、利用现有大客户资源，发掘潜在客户。 利用经过的客户信息，建立销售关注名单，并采取行动。 现有大客户成功转化为新客户后，可借此拓展更多新客户。 市场变化莫测，销售失败常因反应迟缓，应及时调整策略。 企业竞争激烈，有效开发客户并保持客户忠诚度是关键。

5、一个月内开发出6个客户的方法如下：客户开发与服务策略多渠道沟通：主动添加客户微信、WhatsApp、Skype等社媒工具，确保沟通顺畅。例如印度客户通过微信和WhatsApp保持紧密联系，避免因信息滞后丢失客户。

6、维护老客户和开发新客户的策略如下：维护老客户： 快速响应客户反馈：建立高效的客户反馈处理机制，确保客户问题能够得到及时解决。利用销售管理系统记录并量化客户反馈，自动分配给相应负责人，提高处理效率。 持续情感维护：交易达成后，继续保持对客户的关怀，定期与客户进行沟通，建立长期的信任关系。

生物信息技术专业的就业前景怎么样?

生物信息学是生命科学、计算机科学和数学的交叉学科，以分析海量生物数据为核心，培养兼具生物学与信息技术能力的复合型人才，就业方向广泛且前景良好。专业介绍生物信息学聚焦基因组学和蛋白质组学，通过核酸和蛋白质序列分析揭示生物学规律。

生物信息学就业前景广阔，相对容易找到工作。以下是具体分析：就业领域多样：生物信息学专业毕业生主要到生物及与生物相关的科学技术和其他领域从事科研、教学、技术及相关管理工作。这意味着他们可以在科研机构、高校、生物技术公司、制药企业等多个领域找到合适的岗位。

就业前景与岗位： 就业前景广阔：面向生物学研究人员、数据分析处理工程技术人员等职业。 具体岗位：包括高通量测序、生物信息分析和数据管理等，毕业生能在生物技术、医学、数据科学等领域找到适合的工作岗位。 专业能力要求： 跨学科知识应用能力：能够综合运用生物科学与信息技术的知识。

生物信息学并非冷门专业，它是一门融合了生物学、计算机科学、信息技术以及数学工具的交叉学科。生物信息学的主要目标是解析和理解大量生物数据所蕴含的生物学意义。