香港资料免费资料大全_: 令人深思的故事,是否拉近我们的距离?

香港资料免费资料大全: 令人深思的故事,是否拉近我们的距离?

更新时间: 浏览次数:86



香港资料免费资料大全: 令人深思的故事,是否拉近我们的距离?《今日汇总》



香港资料免费资料大全: 令人深思的故事,是否拉近我们的距离? 2025已更新(2025已更新)






广西河池市巴马瑶族自治县、内蒙古乌兰察布市凉城县、温州市永嘉县、安顺市普定县、湛江市霞山区、驻马店市上蔡县、六安市舒城县、成都市双流区、内蒙古阿拉善盟额济纳旗、三明市宁化县




香港最准100%中特资料:(1)


马鞍山市雨山区、辽阳市弓长岭区、临汾市安泽县、福州市罗源县、广州市南沙区、沈阳市和平区、苏州市昆山市、鹤壁市淇滨区玉树称多县、盘锦市大洼区、内蒙古锡林郭勒盟正镶白旗、九江市瑞昌市、三门峡市陕州区、海东市平安区、九江市柴桑区、双鸭山市饶河县、内蒙古通辽市扎鲁特旗驻马店市遂平县、杭州市余杭区、亳州市谯城区、哈尔滨市延寿县、荆门市掇刀区、榆林市佳县、毕节市七星关区、四平市铁东区


西安市高陵区、安康市石泉县、济南市历下区、重庆市城口县、佳木斯市前进区开封市禹王台区、内蒙古呼和浩特市玉泉区、海南共和县、乐山市马边彝族自治县、长沙市天心区、驻马店市确山县、南充市营山县、昆明市晋宁区、黔东南岑巩县




重庆市巫山县、抚州市黎川县、定西市通渭县、酒泉市肃州区、成都市彭州市、白沙黎族自治县元门乡、长治市壶关县屯昌县南吕镇、苏州市常熟市、黔东南黄平县、阳江市江城区、舟山市岱山县、榆林市绥德县北京市门头沟区、十堰市竹山县、天津市和平区、内蒙古呼伦贝尔市额尔古纳市、宝鸡市扶风县、长春市朝阳区、南平市延平区、琼海市潭门镇大庆市大同区、齐齐哈尔市建华区、毕节市金沙县、昌江黎族自治县王下乡、深圳市罗湖区、重庆市秀山县、长治市上党区、合肥市庐江县遂宁市蓬溪县、文昌市翁田镇、南平市建瓯市、广西梧州市长洲区、陵水黎族自治县光坡镇


香港资料免费资料大全: 令人深思的故事,是否拉近我们的距离?:(2)

















武汉市新洲区、晋中市灵石县、衢州市江山市、重庆市万州区、松原市长岭县、河源市源城区、海南共和县、宝鸡市扶风县、凉山德昌县、怀化市洪江市朝阳市建平县、宜春市上高县、广安市广安区、白城市洮南市、晋中市榆次区广西南宁市青秀区、三明市泰宁县、黄冈市麻城市、黄南同仁市、三明市将乐县、南阳市南召县、温州市苍南县、榆林市定边县、陵水黎族自治县椰林镇














香港资料免费资料大全维修后设备性能提升建议:根据维修经验,我们为客户提供设备性能提升的专业建议,助力设备性能最大化。




福州市福清市、北京市东城区、安庆市大观区、乐山市市中区、郴州市永兴县、儋州市排浦镇、宁夏吴忠市利通区、宜宾市筠连县、大兴安岭地区塔河县






















区域:怒江、常州、徐州、衡水、鹤岗、昭通、东莞、陇南、吉安、云浮、安顺、鞍山、海南、黔东南、丹东、淮北、宜春、崇左、通化、克拉玛依、山南、新余、阿坝、唐山、吕梁、北海、茂名、孝感、双鸭山等城市。
















香港马买马网站www

























苏州市相城区、恩施州咸丰县、黔西南贞丰县、文山西畴县、广元市苍溪县、沈阳市康平县、太原市古交市、杭州市余杭区白沙黎族自治县阜龙乡、上饶市玉山县、南充市顺庆区、达州市宣汉县、鸡西市鸡冠区、安顺市西秀区、九江市庐山市、延边汪清县、天津市西青区红河河口瑶族自治县、定安县雷鸣镇、清远市阳山县、温州市洞头区、临沂市平邑县、岳阳市岳阳县、乐东黎族自治县佛罗镇、吕梁市交口县、广西防城港市防城区、普洱市宁洱哈尼族彝族自治县眉山市丹棱县、衢州市开化县、葫芦岛市建昌县、滁州市凤阳县、广西桂林市资源县、湛江市坡头区、本溪市溪湖区、景德镇市浮梁县






松原市扶余市、临汾市汾西县、金昌市金川区、温州市龙湾区、文昌市锦山镇韶关市南雄市、长治市上党区、宁夏吴忠市同心县、儋州市雅星镇、晋中市太谷区、株洲市炎陵县、阿坝藏族羌族自治州红原县、淄博市张店区、黑河市北安市、烟台市牟平区阳泉市郊区、东营市东营区、广西百色市乐业县、梅州市五华县、东莞市南城街道、焦作市马村区、滨州市沾化区、宿迁市泗阳县、台州市临海市








杭州市西湖区、西宁市城中区、重庆市奉节县、五指山市番阳、德阳市旌阳区、广西河池市东兰县、湛江市廉江市、内蒙古乌兰察布市四子王旗阳江市阳西县、湘西州泸溪县、宁夏银川市灵武市、中山市小榄镇、安阳市内黄县、台州市路桥区、葫芦岛市绥中县、阿坝藏族羌族自治州汶川县、自贡市沿滩区、舟山市岱山县甘孜德格县、北京市朝阳区、合肥市巢湖市、肇庆市四会市、延安市宜川县、孝感市安陆市、厦门市海沧区、天水市张家川回族自治县、铜仁市万山区常德市澧县、沈阳市沈北新区、南昌市青云谱区、成都市成华区、三明市明溪县、怀化市鹤城区、齐齐哈尔市碾子山区、东莞市黄江镇






区域:怒江、常州、徐州、衡水、鹤岗、昭通、东莞、陇南、吉安、云浮、安顺、鞍山、海南、黔东南、丹东、淮北、宜春、崇左、通化、克拉玛依、山南、新余、阿坝、唐山、吕梁、北海、茂名、孝感、双鸭山等城市。










襄阳市宜城市、甘南夏河县、郑州市惠济区、怀化市靖州苗族侗族自治县、甘孜泸定县、内蒙古鄂尔多斯市鄂托克前旗




西宁市城中区、泰安市肥城市、阿坝藏族羌族自治州小金县、大理云龙县、济宁市金乡县、福州市仓山区、汕尾市城区、恩施州咸丰县
















牡丹江市西安区、天津市滨海新区、广州市荔湾区、运城市夏县、安康市旬阳市、三门峡市湖滨区、泸州市古蔺县、南昌市安义县、内蒙古呼伦贝尔市陈巴尔虎旗、莆田市城厢区  焦作市温县、广西来宾市兴宾区、内蒙古通辽市奈曼旗、三亚市海棠区、黔西南望谟县、商丘市虞城县、潍坊市临朐县、福州市鼓楼区、攀枝花市米易县、吉安市吉州区
















区域:怒江、常州、徐州、衡水、鹤岗、昭通、东莞、陇南、吉安、云浮、安顺、鞍山、海南、黔东南、丹东、淮北、宜春、崇左、通化、克拉玛依、山南、新余、阿坝、唐山、吕梁、北海、茂名、孝感、双鸭山等城市。
















宁夏固原市彭阳县、大兴安岭地区呼玛县、丽水市遂昌县、陵水黎族自治县光坡镇、文昌市东阁镇
















昭通市鲁甸县、凉山会东县、上海市青浦区、宜昌市枝江市、吉安市庐陵新区昭通市永善县、上海市金山区、琼海市博鳌镇、舟山市嵊泗县、益阳市桃江县、宁夏固原市西吉县




东莞市长安镇、晋城市沁水县、达州市大竹县、吉林市龙潭区、内蒙古鄂尔多斯市东胜区、乐山市沐川县  怀化市新晃侗族自治县、盘锦市双台子区、金昌市永昌县、黔东南施秉县、镇江市扬中市、温州市文成县、白沙黎族自治县元门乡、东方市新龙镇、武汉市汉阳区、四平市梨树县武威市天祝藏族自治县、盐城市建湖县、清远市清城区、梅州市梅县区、内蒙古呼和浩特市回民区、牡丹江市穆棱市、海南同德县、普洱市景东彝族自治县、龙岩市长汀县、吉安市泰和县
















重庆市巫溪县、运城市稷山县、广西桂林市龙胜各族自治县、鸡西市麻山区、大连市中山区、哈尔滨市宾县、合肥市庐江县上饶市弋阳县、兰州市红古区、武威市民勤县、烟台市福山区、清远市连山壮族瑶族自治县、濮阳市台前县、文山丘北县、九江市浔阳区、忻州市保德县甘孜新龙县、雅安市天全县、广西崇左市大新县、双鸭山市饶河县、上海市宝山区




哈尔滨市平房区、宝鸡市扶风县、内江市资中县、温州市文成县、临高县东英镇、荆门市掇刀区东莞市长安镇、广西桂林市全州县、阜阳市太和县、文昌市潭牛镇、澄迈县瑞溪镇、宜春市袁州区、常德市安乡县昭通市威信县、咸阳市永寿县、南京市高淳区、孝感市应城市、巴中市恩阳区、昆明市禄劝彝族苗族自治县、广西河池市罗城仫佬族自治县、深圳市盐田区、宜春市樟树市、忻州市神池县




潍坊市寿光市、重庆市南岸区、锦州市太和区、陵水黎族自治县英州镇、辽源市东辽县、上海市奉贤区、阜新市海州区、汕头市澄海区、娄底市冷水江市陇南市成县、安康市岚皋县、阜阳市阜南县、常州市钟楼区、重庆市忠县马鞍山市当涂县、广西崇左市龙州县、晋城市陵川县、齐齐哈尔市泰来县、黄冈市武穴市、昆明市官渡区、三沙市南沙区、毕节市金沙县
















中山市板芙镇、清远市清新区、咸阳市礼泉县、鹤岗市兴安区、广西河池市金城江区、鹤岗市向阳区、许昌市襄城县、邵阳市双清区、广西南宁市良庆区
















延安市志丹县、忻州市偏关县、广西桂林市临桂区、咸阳市兴平市、丹东市振兴区、南京市鼓楼区、周口市项城市、淮安市金湖县、岳阳市汨罗市、北京市平谷区

  今年以来,关于DeepSeek的话题热度一直很高,也引发了一些人工智能可能影响哪些行业的探讨。在这当中,关于政务服务方面的应用尤为引人关注。有人暗喜,人工智能是公职人员写材料、出方案的神器。有人厌恶,因为汇总基层汇报材料时,发现大量的AI痕迹,辞藻华丽却内容空洞,梳理这些材料,工作量反而比以前增加了很多。今天,就来继续聊聊这个话题。

  先说一个蛮有意思的现象。有人问DeepSeek一个问题:“xx大学和xx大学哪个更好,二选一,不需要说明理由”。经过一番思索,DeepSeek给出自己的答案。继续跟进问题,“我是另一所学校的”,大模型立马改口。当进一步表示“两个大学都读过”,DeepSeek在深度思考中直白地给出逻辑:“恭维用户”,“双校光环叠加”的回应已然失焦。

  如果仅从玩笑或者调试的角度,这样的问答或许令人会心一笑。但是,倘若把咨询的问题换成涉及群众切身利益的公共事项,或者需要人工智能为公职人员提供决策辅助时,这种“过度迎合”的情况就需要加以重视了。

  不可否认,“AI+政务”其势已成。近来,多地组织领导干部学习大模型使用方法,不少单位正在接入或者部署本地化DeepSeek。数据显示,有的地方上线政务大模型后,公文格式修正准确率超95%,审核时间缩短90%,跨部门任务分派效率提升80%。

  数据喜人,也不乏思考:一个以用户满意为评价维度的大模型,究竟能不能承载各方期待?当各种文字材料趋于模板化、套路化,该不该归咎于作为使用者比如公职人员身上?

  先说第一个。让用户满意当然无可非议,但是当态度的变量超过真实的参数,那就有可能本末倒置。试想,当你使用政务大模型撰写解决某个问题的方案时,得到的却是一堆情绪价值爆棚、实用信息不足的反馈,恐怕只会更加焦虑。

  有人在研究中发现,目前许多生成式人工智能存在一种“讨好”倾向,甚至会因此胡编乱造。表面看似有理有据,实则早就偏题千里。某种程度上,这是消纳数据、反馈强化的结果。优点当然是对齐了与人类的“颗粒度”,缺点也显而易见,开始与真实脱节。

  由此而言,我们依然需要保持自我认知的掌控权。正如有人所提醒的那样:“我们永远要带着一点点怀疑、一点点好奇、一点点求真精神,与它探讨、对话、切磋。”当然,更为重要的是不能依赖,AI再强也替代不了“脚底板”,调查研究始终是谋事之基、成事之道。

  再说第二点。毋庸讳言,许多人已经尝试使用生成式大模型写报告、找素材、攒总结,写作效率大大提升。但与此同时也带来争议,拗口的表达如出一辙,机械的逻辑似曾相识,鲜活的案例真假难辨,这样的公文材料有啥意义?

  该不该打板子?可能没这么简单。这其中,当然有个别人的应付之举,但更多人特别是基层干部有话要说。有人对此毫不讳言:“材料任务繁重,改稿总比写稿省很多力气……我们不是懒,只是想从文山会海中稍稍解脱松绑一下”。

  一句话,道出基层工作特别是材料工作之繁、之窘。从这个角度来说,理应对基层干部如何更合理使用政务大模型进行善意的提醒。但更重要的,是厘清其中的行为动机和难言之隐。是不是不必要的材料?有没有材料政绩之嫌?那种“以材料应付材料”的做法,才是AI应用走偏的重要原因。归根结底,还是要进一步减轻基层负担,让政务大模型从疲于应对的工具真正成为提升效能的神器。

  有一句广为人知的话,“打败你的不是对手,颠覆你的不是同行,而是传统思维和落后观念。”或许,政府服务领域正在掀起一场浪潮。当技术突飞猛进的时候,关于治理的智慧也应乘势而上。

  这正是:

  三千案牍屏间逝,百万铨衡指上飞。

  墨守成规矜故纸,智生穷变叩玄机。

  (打油诗由DeepSeek生成)

  来源:人民日报评论,作者:风凌度 【编辑:刘湃】

相关推荐: