林則徐書法展福州開展

2026-02-02 01:48 6,145次浏览

  多方協同,織就暑期兼職安全網(社會雜談)   近期,「高考完的第一份暑假工」話題引發網絡熱議。面對假期,一些高中畢業生選擇進行「零工」體驗,用兼職開啟自己「社會初航」的第一課。   「準大學生」們打零工都幹點啥?從傳統的餐飲、零售行業,到新興的平臺經濟領域,都能看到這些年輕人忙碌的身影。有人在茶飲店應對「爆單」,體會勞動的艱辛與不易;有人當起「地陪」,從一開始生澀害羞到逐漸得心應手;還有人將自己的攝影、寫作技能變現,收穫興趣與收益的雙贏……   這張「暑期短工體驗卡」,為何吸引高中畢業生?從經濟層面看,賺取的報酬雖不算豐厚,卻也讓他們擁有了人生中第一筆靠自己掙來的收入。更重要的是,這是一次寶貴的社會實踐——正如一位網友在評論中寫的那樣:「實踐是最好的鏡子,暑假工照出了光鮮背後的瑣碎,也讓我更加清楚自己想要什麼。」   短工雖短,考驗卻不少。溝通交流如何高效?突發情況如何應對?棘手工作如何破解?這些書本中難以找到解法的問題,只有在一次次處理實際問題的過程中才能得到答案。這些「預演式」考驗,培養了高中畢業生的社交能力、抗壓能力以及團隊合作能力,也為即將到來的大學生活熱身蓄力。   不過,對於年輕學子而言,「職場初體驗」還需注意識別風險和陷阱。部分不良商家利用學生涉世未深的特點,降低工資標準,以各種名目收取不合理費用;還有一些詐騙分子,打著兼職的幌子,讓學生陷入刷單返利等騙局中。   鑑於此,織就一張多方協同的安全網,才能讓孩子們的「職場初體驗」更安全順暢。   一方面,父母在支持孩子接觸社會的同時,應主動了解工作環境、明晰崗位職責,關注勞動強度與安全保障細節;另一方面,企業作為責任主體,也須嚴格履行用工規範,杜絕超時、超強度勞動;同時,社會各方應繼續加強勞動就業法律常識普及教育,引導學生識別正規用工信息,幫助學生做好認知與技能的雙重鋪墊。最後,學生自己也應擦亮雙眼,對工作內容、時長、薪資標準與支付方式等瞭然於胸,學會甄別真假信息,維護自身的合法權益。   短工雖短,成長正長。這張「暑期體驗卡」的獨特價值,在於它為高中畢業生推開了一扇認知社會的窗口。在這段經歷中,他們有汗水、有挫折,亦有收穫、有成長。學子們主動接觸社會的勇氣,本身就是一份值得肯定的成長宣言。唯有家庭用心、企業盡責、學校引導,形成環環相扣的防護鏈條,才能為學子們營造一個安全、健康的兼職環境,讓這份成長體驗更加美好。(鄧樂典)   《人民日報海外版》(2025年08月11日 第 05 版)

  8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的?   「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。   發展機器人的最終目標:真正去幹活   2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。   不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。   對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。   「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網   王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。   最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」   那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢?   他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。   「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。   他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。   「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)

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