两个人轮流上24小时的班可行吗？其利弊与应对方法如何？

两个人轮流上 24 小时的班，这在不少需要全天候值守的岗位上很常见。像小区保安、客服热线、急诊药房这些地方，几乎全年无休，只能靠轮班撑着。这种制度到底好不好？说真的，用过的人评价两极分化，简直像 “甜咸豆腐脑” 之争，各有各的道理。
—— 先说说这种轮班的好处。最直接的，岗位时刻有人。急诊药房要是没人，半夜来个急需用药的病人，那可就麻烦大了。我家楼下的药房就是两班倒，上次我爸凌晨突发胃痛，多亏他们有人值班，买到药才没折腾去医院。这效率，实在没得挑。而且对老板来说，两个人轮班能省点人力成本，不用雇三个人倒三班，在今年经济不算太景气的情况下，这种 “节流” 方式还挺受小企业青睐。说到这个，今年流行的 “省流” 梗，用在这儿还挺贴切 —— 流程省了，成本也省了。
但弊端也很扎心。24 小时连轴转，对身体简直是 “暴击”。我表哥是小区保安，就干这个，每次下班回家，脸都白得像纸，倒头能睡 12 小时，吃饭都没胃口。《2025 年 Q1 职场健康白皮书》第 18 页显示，长期从事 24 小时轮班工作的人，消化系统疾病发病率比正常作息者高 40%，失眠率更是翻倍。这数据看着就吓人，难怪表哥才干半年就想辞职。不仅如此，作息完全打乱，和家人朋友的时间对不上。表哥说，他女儿幼儿园毕业典礼，他因为要上班没去成，孩子哭了好久，他现在想起来还觉得愧疚，简直破防了。（这里可能需要调整下，其实也有家庭能适应这种节奏，但多数人还是觉得难）
换个角度看，轮班的 “搭档” 很关键。碰到靠谱的同事，能省不少心。我表姐在客服热线工作，她和搭档约定好，交接时必须把未处理的工单写清楚，谁的班出了问题谁负责，配合得像 “最佳损友” 一样默契。但要是遇到不靠谱的，比如接班迟到、工作敷衍，那真是能气到血压飙升。表姐的前搭档就总爱迟到，有次晚了半小时，正好赶上投诉高峰，表姐一个人接电话接到嗓子冒烟，事后两人大吵一架，成了 “职场冤家”。这让我想起去年公司团建，两人三足比赛，配合不好就摔跟头，轮班搭档也一样，合拍才能走得远。今年火的 “搭子” 文化，在轮班制里简直是刚需 —— 没有好搭子，日子难过哦。
不仅如此，倒班的 “过渡期” 特别难熬。刚上完 24 小时，第二天睡再多，也总觉得累。我邻居是客服，她说每次下夜班，头两天吃饭都没味，看东西还发飘，像 “宿醉未醒” 一样。有次她迷迷糊糊煮面条，把糖当成盐放了，吃一口差点吐出来，现在想起来还吐槽自己 “脑子被门夹了”。个人认为，轮班时一定要抓住碎片时间补觉，哪怕闭目养神十分钟也好，因为身体的疲劳是累积的，不及时缓解，很容易出岔子。今年流行的 “充电五分钟” 梗，对轮班族来说，可不是玩笑 —— 能多 “充” 一会儿是一会儿。
说到这个，应对的办法也有一些。有人会在班上备点咖啡、能量棒，困了就靠这些 “续命”；有人则坚持下夜班后泡个热水澡，说是能 “洗去疲惫”。我表哥试过吃保健品，什么维生素、褪黑素买了一堆，结果钱花了不少，效果也就那样，他现在自嘲是 “智商税受害者”。其实最管用的还是调整心态，把 24 小时拆成几段过：前 8 小时专注工作，中间 8 小时处理琐事加休息，后 8 小时重点盯岗，像 “闯关” 一样一段段过，就没那么难熬了。《2025 年 Q1 职场作息健康指南》第 7 页提到，合理拆分工作时段，能让轮班者的疲劳感降低 25%，这方法值得试试。
换个角度看，这种轮班制度也在悄悄变化。有些企业开始用 “做四休三” 搭配 24 小时轮班，或者给轮班员工额外的补贴、调休。我表姐的公司就规定，上完 24 小时班，能连休两天，还多发一天工资，这福利让不少人觉得 “真香”。毕竟，身体是本钱，光让马儿跑不给马吃草，谁也扛不住。今年讨论很火的 “职场权益” 话题，轮班制度的合理性也是其中之一 —— 劳动者的健康，不该被效率牺牲。
不过吐槽归吐槽，总得有人干这些活儿。城市要运转，总有些岗位离不开人。我每次半夜路过派出所，看到值班民警还在处理警情；凌晨去医院，护士站的灯光永远亮着。他们用自己的作息不规律，换来了别人的便利。这种付出，虽然不像 “网红” 那样光鲜，却实实在在支撑着生活的正常运转。或许未来，随着自动化技术发展，这些岗位能被机器替代一部分，但至少现在，轮班的人们还在默默坚守。
总的来说，两个人轮流上 24 小时的班，是种 “无奈的必要”。有它的效率优势，也有对健康的损害。关键在于怎么平衡 —— 企业多些人文关怀，员工自己做好防护，搭档间多点体谅。毕竟，工作是为了生活，要是把身体搞垮了，赚再多钱也没意义，你说对吧？

🔞 www.51cao.gov.cn成员B: 是的，所以我想gRPO和PPO之间的高层次区别在于，PPO有一个价值函数。所以这对于那些没有大量GPU内存的人来说有一些优势，因为现在你不需要存储额外的价值函数权重。但与此同时，你正在进行更多的浮点运算，因为你必须为gRPO进行多次展开。所以存在一种浮点运算和内存之间的权衡。是的，是的。所以就像你可以训练模型，它不会内存溢出（oom），但训练会花费很长时间。而且，是的，最终，我觉得尤其是在这种数学代码的设置中，价值函数无论如何都不是非常准确的。就像你在做的，这又回到了PRM（概率路线图）的事情，你在模型中进行前向传递，它提供了一些价值。它并不是真的那么准确。所以它对你没有太大的帮助。相反，如果你只是进行多次展开，并取平均值并将其用作问题的价值，那么这比你将获得的价值更好。它更稀疏，但它确实有帮助。

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