職場新人的工作匯報需要「包裝」嗎
2025-12-19 22:28 9,579次浏览一條來自鄉村的建議，寫進了「國家規劃」。 這事兒，發生在5年前。那一年，當內蒙古達拉特旗恩格貝鎮蒲圪卜村的村幹部李電波，以「雲帆」的網名敲下關於「開展互助養老」的建議時，他沒有想到，這個從基層實踐裡長出的思考，能通過網際網路，被黨中央看到，並寫入「十四五」規劃建議。那一年，我們黨在五年規劃編制史上首次開展「網絡問計」，匯集了逾百萬條建議。 這事兒，發生在當下。近日，習近平總書記就研究吸收網民對「十五五」規劃編制工作意見建議作出重要指示強調，廣泛深入察民情聽民聲匯民智，不斷實現人民對美好生活的嚮往。5月20日至6月20日，「十五五」規劃編制工作開展網絡徵求意見活動，來自田間地頭、工廠車間等的超過311.3萬條網民建議，如涓滴匯海，為規劃編制提供了有益參考。 311萬餘條建議，隨鍵盤敲擊聲躍動，每一個字符都承載著群眾心聲，彰顯全過程人民民主的蓬勃脈動。 脈動之中，感悟新思想—— 為起草好「十四五」規劃，2020年的7月到9月，習近平總書記親自主持召開的專題座談會就有7場。深入調研，熱烈討論，還有廣泛「網絡問計」，沉甸甸的「十四五」規劃建議，正是在習近平總書記親自謀劃主持下，在一次次深入調研、廣集民智中找到破題的關鍵，在一場場座談交流中凝聚奮進的共識。 近日，就研究吸收網民對「十五五」規劃編制工作的意見建議，習近平總書記作出重要指示：「『十五五』規劃編制工作網絡徵求意見活動參與度高、覆蓋面廣，是全過程人民民主的一次生動實踐。」 兩次規劃編制，始終踐行「從群眾中來、到群眾中去」，樹牢以人民為中心的發展思想。 與5年前相比，本次「網絡問計」不僅建言數量大幅提升，還新增了「人工智慧+」「文化遺產傳承保護」「共同富裕」等多個建言主題板塊，充分聽取群眾各方面訴求和多層次需要。留言內容既有聚焦國家戰略的宏觀思考，又有關注民生問題的微觀實踐，把頂層設計和問計於民統一起來。 新思想引領新徵程，當311萬餘條建言在數字時代的浪潮裡奔湧，匯聚的正是「中國號」巨輪破浪前行最澎湃的動能。 脈動之中，見證新實踐—— 把目光投向一座小院兒——北京東城區草廠四條胡同44號院。院子裡，有座「小院議事廳」。胡同提升，社區發展……一件件大事小情，居民常要在這兒嘮嘮，街道、社區幹部常要進來聽聽，解決訴求，傾聽建議，現場辦公。 2019年春節前夕，習近平總書記在北京看望慰問基層幹部群眾時來到這裡。他指出，設立「小院議事廳」，「居民的事居民議，居民的事居民定」，有利於增強社區居民的歸屬感和主人翁意識，提高社區治理和服務的精準化、精細化水平。 如今，小院議事這樣的基層民主實現形式，寫進《北京市街道辦事處條例》，已在全市的社區鄉村廣泛推廣運用。 把視野轉向一個街道。一頭連著社區民意，一頭通向最高立法機關，上海虹橋街道是全國人大常委會法工委設立的首批基層立法聯繫點之一。2019年11月2日，習近平總書記在這裡同正在參加立法意見徵詢的社區居民代表親切交流，明確指出：「我們走的是一條中國特色社會主義政治發展道路，人民民主是一種全過程的民主」。 歲月不言，基層民主的實踐活力歷久彌新。設立10年來，上海虹橋街道基層立法聯繫點已累計聽取105部法律草案意見，上報建議4525條，其中361條被研究吸納，參與徵詢群眾超過4.6萬人次。「家門口的聲音」聽得到、被採用，民主的「獲得感」可感可及。 再把視角定格在這「311萬餘條建議」。它不只是數據洪流，更是全過程人民民主的一個鮮活註腳；價值遠不止於海量建議本身，而是持續拓寬察民情、聽民聲、匯民智的途徑渠道。 開門問計的過程，也是發揚民主、凝聚共識的過程。當網上與網下同頻共振、交相輝映，全過程人民民主正以更加豐富的形式和內容，保障每一位公民都能參與國家和社會治理。中國式現代化，始終深深紮根於人民沃土。 脈動之中，鋪展新圖景—— 新圖景是怎樣的？李電波所在的恩格貝鎮，已設立三個幸福苑養老服務設施，互助式養老落地生根，有效解決農村養老難題，也為鄉村全面振興注入新的活力。 不只恩格貝鎮，這一源自基層智慧的養老服務模式，已在多地推廣開來。 從建言到政策，從案頭到村頭，從落地到開花……新圖景裡，體現「民有所呼、政有所應」，照見中國共產黨執政的鮮明風格：言出必踐，「件件有回音，事事有迴響。」 回望過去5年，「十四五」規劃《綱要》各項主要指標中，經濟增長、全員勞動生產率、全社會研發經費投入等進展符合預期；常住人口城鎮化率，人均預期壽命，糧食、能源綜合生產能力等8項指標進展超過預期；規劃確定的戰略任務全面落地，部署的102項重大工程順利推進。 歷史點亮未來。下一個五年，還將有哪些新願景照進現實？ 「廣大人民群眾積極建言獻策，提出了許多有價值的意見建議，有關部門要認真研究吸納。各級黨委和政府要始終堅持以人民為中心，廣泛深入地察民情、聽民聲、匯民智，凝聚起推進中國式現代化的強大合力，不斷實現人民對美好生活的嚮往。」 近日，習近平總書記作出的重要指示重若千鈞，讓人們對未來之中國，充滿期許。 期許什麼？ 微光成炬，落地有聲。每一位普通人的「金點子」，都可能成為推動中國式現代化的「金鑰匙」；未來五年，311萬餘條「李電波」們的建言，都可能在更多阡陌街巷的發展變遷中，找到最溫暖、最生動的實踐答案。 共繪「最大同心圓」，中國式現代化氣象萬千。 策劃：杜尚澤、王斌來 撰文：魏哲哲、孫振 海報：陳曉勁
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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