人员变动时的策略延续性指在团队成员离职或岗位调整后，确保既定战略、流程和目标不受显著影响而持续推进的管理能力。其核心是通过系统化方法将隐性知识转化为显性资产，减少对个人经验的依赖，与传统依赖关键人员记忆的方式不同，它强调文档化、流程化和交接机制的建设。
企业实践中，常见做法包括建立详细的策略文档库，如将市场推广策略拆解为目标用户画像、渠道选择标准、预算分配模型等可复用模块；科技公司常采用“双轨制”交接，即离职人员与继任者共同工作3-4周，并通过任务清单、决策日志和复盘报告完成知识传递，确保策略执行细节不丢失。
优势在于保障业务稳定性和战略连贯性，尤其适合高速发展的企业或依赖长期规划的项目。但需注意平衡文档成本与灵活性，过度繁琐的流程可能抑制创新。未来随着远程协作工具普及，云端共享的策略管理平台和AI辅助的知识图谱构建，将进一步提升人员变动时的策略延续效率。
实时数据监控系统是一种实时收集、处理、分析和可视化数据流的系统，用于实时追踪关键指标并及时响应异常。它通过数据采集层获取源头数据（如传感器、日志、API接口），经处理层清洗转换后，由分析层进行实时计算和异常检测，最后通过可视化层展示结果。与传统批处理系统不同，它强调低延迟（毫秒至秒级响应）和持续监控，而非定期批量分析。 制造业中，企业常搭建实时监控系统追踪生产线设备的温度、压力等参数，当数据超出
模型偏见指AI模型在输出结果时系统性地偏向或歧视特定群体、观点或结果的现象。它源于训练数据中隐含的历史偏见、算法设计缺陷或标注过程中的主观倾向，与人类有意识的歧视不同，更多是模型从数据中“学习”并放大了潜在偏差。 例如，招聘AI若训练数据中男性工程师样本占比过高，可能会倾向于给男性求职者更高评分；某聊天机器人因训练数据包含大量西方文化内容，可能对非西方价值观的问题回应不够中立。这些情况在金融风控
LLaMA模型是Meta（原Facebook）开发的开源大型语言模型（LLM），全称“Large Language Model Meta AI”。它基于Transformer架构，通过海量文本数据训练，能理解和生成类人文本。与闭源模型如GPT系列不同，LLaMA以研究许可开放，允许学术界和企业基于其基础版本微调，降低了LLM研究和应用的门槛。 在实际应用中，LLaMA常被用于自然语言处理研究，例